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データ分析 データサイエンス セミナー

★成果を出すためのデータ分析・活用方法を伝授します! 初任者も歓迎!
★収益をもたらすためのデータサイエンス、企業業務として実際どうすればいいの?
★「社内に訊ける人・詳しい人がいない…」そんな方にも受講をおすすめします。


<単なるスキルでは終わらせない>


データサイエンス
実践(データ分析・活用)入門

〜データが導く未来へ〜

講師

(株)セールスアナリティクス 代表  高橋 威知郎 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

 中央省庁およびコンサルティングファーム、大手情報通信業 などを経て現職。約20年間、官公庁時代から一貫してデータ分析業務に携わる。官公庁時代は、先の見えにくい不測の事態(災害や有事など)のためのデータ分析・活用や、その道具となる数理モデルの研究・開発を実施。退官後は、百の理論より一つの実践をキーワードに、主にマーケティングや営業などのビジネスサイドと、調達・生産・物流などのモノづくりサイドのデータ分析・活用の支援を社内外で行う。著書多数。最近の単著に「問題解決のための データ分析基礎講座(ビジネス教育出版社)」、共著に「データサイエンティスト養成読本 ビジネス活用編(技術評論社)」。

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

2020年7月22日 スパースモデリング技術の特徴と応用【ハンズオンセミナー】
2020年7月10日 <機械学習やデータ解析を実施する方のための>データの前処理ノウハウ〜講師による実演デモ付きセミナー

日時・会場・受講料

●日時 2020年7月14日(火) 10:30-16:30
●会場 [東京・船堀]タワーホール船堀3階302会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名47,300円(税込(消費税10%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講師より/本セミナーのポイント
 データサイエンスで「ビジネス貢献できていない!」と感じている方や、「ビジネス貢献したい!!」と考えている方向けの講座です。データサイエンスや機械学習などの知識を学び、データ分析のツールを操作できるようになることと、ビジネスの実務で活用し成果を上げること(売上アップ、コストダウン、利益率向上など)は別問題です。そこには大きな壁があります。私は約20年間データ分析の世界に身を置いていますが、時代が変わっても、ビジネスで成果を上げるための進め方とポイントの核となる部分は大きくは変わっていないと感じています。今回はワークショップ形式(ブレインワーク)を適宜採り入れ、配布する特製のワークシート(紙)を元に、手を動かしながら習得していきます。

■受講対象者は?
・データサイエンスで「ビジネス貢献できていない!」と感じている方
・ビジネスでデータサイエンスを実践しようと考えている方
・機械学習・統計解析などを学び始めたものの実践方法が分からない方
(独学しはじめたが、実務実践の壁にぶつかった。ヒントが欲しい)
・特に製造業企業で、新たにデータサイエンス関連のチームを組織し始めた
マネージャー、責任者の方 など
(何をどうすれば、組織に収益をもたらせるか、その指針や手順を得たい)
・データサイエンス分野を学び始めた製造業の研究者・開発者
(当社ではこの分野にタッチしてこなかった。可能性を感じ、業務への応用を模索中。しかし社内に訊ける人・詳しい人がいない…
今後何を知るべきか、学ぶべきかという部分から学び取りたい)
・データや自動化によって現場改善、働き方改革を推進したい担当者 など

■受講することで得られる知識/ノウハウは?
・ビジネスでデータを活用し成果を出す方法論
・実務におけるデータサイエンスの実践手順
・収益をもたらすための企業実務としてのデータ分析

セミナー内容

1.イントロダクション
 1-1.本日皆様に持ち帰って頂きたいこと
 1-2.本日の進め方
 1-3.自己紹介

2.データを活用して、何が嬉しいの?
 2-1.データを使うメリット、何?
 2-2.不測の事態で先の見えないときこそ、データ分析が活きるとき
 2-3.データ活用の成否に、企業規模は関係ない

3.なぜ「見える化」しても成果がでないのか?
 3-1.モニタリング情報とレコメンド情報
 3-2.PDCAサイクルで考えるデータ活用の場面
 3-3.XYZフレームワークで考えるデータ分析活用タイプ

4.データ分析技法
 4-1.学んだこと活かせていますか?
 4-2.分析の基本は、結局のところ「比較」にある
 4-3.実務では「回帰分析」を使い倒すだけで十分

5.データサイエンスの実務実践プロセス
 5-1.データ駆動ビジネスに向けて
 5-2.最重要なのは、最初のテーマ選定
 5-3.単発の問題はPPDACサイクルでサクッと解決

6.データサイエンスが作る未来
 6-1.ぐれるAI(人工知能)、オタクになるAI(人工知能)
 6-2.時には、現場の人の業務を奪うことがあるかもしれない
 6-3.求められているのはデータリテラシーのあるビジネスパーソン

7.フィナーレ
 7-1.本日の振り返り
 7-2.やるやるシートで学びを実践に変える
 7-3.質疑応答

<質疑応答・名刺交換・個別相談>

セミナー番号:AC200721

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