新Udemy講座が6月25日に発売!
【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」

初心者からPythonを駆使してデータサイエンスをビジネスや研究に応用できるデータ分析・統計入門講座がUdemyに登場!
JupyterNotebook・Pandas・Matplotlib・SQLなどを用いて実際のビジネスケースを想定した即戦力のスキルが身につきます!

このコースではPythonを用いてビジネス現場で活用できるデータ分析を行うための入門的内容を学ぶことができます。

データサイエンス×ビジネスコミュニケーションを学ぶことで、データサイエンティストとしてビジネス現場での実践力が身につくとともに、これまで以上にマーケティングの能力エンジニアとしての能力を高めることができます。

社内での評価向上フリーランスとしてのスキル向上にも役立ちます!


講座紹介

データ分析の学び方がわからない初心者からでも大丈夫です

データ分析やデータサイエンティストに興味があるけれどどうやって勉強してスキルを身につけることができるのかわからない方におすすめです。

また、過去にデータ分析を書籍などで勉強したことがあるけれど、具体的なプログラミングやビジネス現場での活用方法がイメージできなかった人でもこちらの動画講座でデータサイエンティストの実態についてリアルに想像することができるようになります。

現役データサイエンティストがビジネス現場でのデータ分析の実態を教えます

現役データサイエンティストとして働く講師が実際のビジネス現場を想定しながらデータ分析の方法を教えます。

スライドを用いた座学だけではなく、実際に手を動かしてコードを書きながら学ぶことができるのでより直感的に理解することができます。

データ分析を介したビジネスコミュニケーションが身につきます

データ分析はあくまでも手段であり、ビジネスでは分析結果を活用してコミュニケーションを取って価値を生み出す必要があります。

ビジネスにおける課題を自分で拾い上げる方法や、データを介したビジネスコミュニケーションについても詳細に触れているのがこの講座の特徴です。

データサイエンス×ビジネスコミュニケーションを一気通貫して学べる、他の講座にはない特徴を持つデータ分析講座となります!

データサイエンスに興味がある幅広い層に対応しています

  • 将来データサイエンティストを目指している学生
  • データサイエンティストへの転職を考えている社会人
  • さらなる専門性を身に付けたいエンジニア
  • データ分析をビジネスに活用したいマーケター/ビジネスマン
  • 研究でデータサイエンスを活用したい研究者

など理系/文系関係なく幅広い層に向けた実践的な内容になっています。


学べる内容

講座終了後にビジネス・研究現場で働く上で最低限必要な知識を一通り揃えることができます

これまで全くデータ分析について学んだことがなくても、基本的な統計の知識からビジネス応用まで一貫した講義を行うので、この講義を修了すれば即戦力として働くことができます。

ビジネス理解のスキル→データ収集・加工のスキル→評価のスキル→報告・意思決定のスキル→実施・適用のスキル→ケーススタディの流れで、データ分析を用いたビジネスコミュニケーションの実践方法を深く学ぶことができます。

データ分析に関連するトピックが盛りだくさんの内容となっています

具体的にはデータ分析の目的とそのプロセス・Pythonの基本・Jupyter Notebookの基本・NumpyとPandasの基本・Matplotlibの基本・統計学の基本・機械学習によるデータ分析の基本・データベースの基本・データ分析の評価・データマイニングとビジネスコミュニケーションの基本などこれだけ勉強すればすぐに現場で役立つ盛り沢山の内容となっております。

カリキュラムで学べるキーワードとしては以下の通りです

  • 最低限の数学知識:関数・総和(シグマ記号)・積分・確率変数と分布関数・密度関数・期待値

  • 統計解析:記述統計と推計統計
  • 基本的な要約統計量:平均値・中央値・最頻値・分散と標準偏差
  • データの図示:ヒストグラム・パーセンタイル
  • 2つの関数の関係:散布図・相関係数
  • 推計統計:統計的検定・母集団と標本・問題設定・帰無仮説と対立仮説・t検定・scipy
  • 機械学習とデータ分析:教師あり学習・教師なし学習
  • モデリングのフロー:前処理・学習・評価
  • 機械学習の基本コンセプト:予測とパターン発見
  • 予測:分類と回帰
  • 分類:前処理・入力データ/正解データ・トレーニングデータ/テストデータ・特徴量作成・SVM・正解率・分類予測モデルの構築や評価
  • 回帰:ペアプロット・線形回帰モデル・平均二乗誤差・回帰予測モデルの構築と評価
  • パターン発見:クラスタリングと次元圧縮
  • クラスタリング:セグメンテーション・ターゲティング・クラスタ数・ヒートマップ・クラスタリングの解釈
  • 次元圧縮:主要成分分析・重要度・分散説明率・累積分散説明率・次元圧縮の可視化と解釈・類似度の計算・コサイン類似度
  • ビジネス理解:目的設定(ビジネス観点・データ分析観点)・仮説検証型アプローチと探索型アプローチ・良い目的設定とは・目的と分析手法の組み合わせ
  • データ収集・加工のスキル:ファイルデータ・データベース・SQL・データウェアハウス・データの結合・INNER JOIN・FULL JOIN・LEFT/RIGHT JOIN・NaaN・データ変換処理・マッピング・ビン分割・欠損値の処理・除外・穴埋め
  • データベース操作(SQL):select文・where 句・order by節・集約関数・group by節・having節・JOIN句・集約・データの結合・関数・サブクエリ
  • 評価のスキル:データ分析プロジェクトの評価・仮説検証とモデル評価・KGI・CSF・KPI・KPIマネジメント・CSFの選定・KPIの設定・DAU・MAU・CVR・CTR・PV・リテンション・直帰率・KPI指標のモニタリング方法・A/Bテスト
  • 報告・意思決定のスキル:意思決定とデータ分析・論理と感情・関係構築・情報伝達・行動促進・組織での意思決定フロー・選択肢の絞り込み・課題設定・選択肢の生成過程・選択肢の結果予測・組織のあるべき姿と結論の共通認識・データ分析と意思決定に潜むバイアス
  • 実施・適用のスキル:PMBOK・プロセス設計・プロジェクトマネジメント・ソフトウェア工学・ソフトウェア開発/運用・ウォーターフォール開発・アジャイル開発・ITIL・DevOps・キーパーソンとのコミュニケーション・期待値調整
  • ケーススタディ:Webサイトのアクセルログ解析・アクセスログの指標計算・アクセスログによる商品/ユーザー分析・ファネル図・データ分析と偶然
  • 「伝えて動かす」ことの重要性・データサイエンティストのキャリア


講師紹介

古澤智裕(エンジニア・データサイエンティスト)

得意分野:データサイエンス・データ分析・マーケティングリサーチ・Python・ビジネス応用

大学在学中に複数の国内大手IT企業でエンジニアリングやデータサイエンスの実務に関わる。

大学院で研究活動の後リクルートホールディングスでデータサイエンスを活用し、デジタルマーケティングやシステム構築、新規事業などに従事。

現在は国内大手ECベンチャーでデータサイエンスを活用した業務を推進している。

データ分析やシステム開発などを担当し、機械学習によるレコメンド機能や検索機能の改善に従事している。

本業と並行して数社のデータ活用アドバイザーとしても活躍する。

データサイエンティストとしての業務実績を生かし、データ分析とビジネスの架け橋を構築するための講座を今回作成した。


初回割引

レクチャー数100越え!講義時間12時間の大ボリューム!

高額のデータサイエンススクール(30~100万程度)と同等の内容を24,000円で学ぶことができます!
3-10分の講義が全部で100レクチャー越え!総講義時間は12時間越えの大ボリュームです!

【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】を一気通貫して学ぶことができるコースとなっております。
Udemyでは30日間返金保証も行なっておりますので、ぜひお試し下さい!

公開を記念して初回予約特典として割引コード配付中!

さらに!今回公開を記念して、定価24,000円より4,000円引きの割引コードを発行しております。

割引クーポンコード:1WEEK-COUPON(「クーポンを適用」に入力してください)

(Udemyのプロモーションによっては、割引クーポンより低い価格になる可能性がありますので一度 Udemyのホームページからご確認いただけましたら幸いです。)

【お得な情報!!】

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