「データサイエンス基礎研修」とは

「AI・データ分析を基礎から学びたい」「学んだことを実際のプロジェクトで活用したい」など、
今後、AI・データ分析をビジネスの現場で活かしていきたい方向けの基礎講座です。

AIモデルを構築するのみではなく「モデル構築にどのようなデータを使えばよいか」等の前段階から体験できるため、
ビジネスの現場で役立つスキルを身につけることができる実践的な内容となっています。

「データサイエンス基礎研修」は
このような方にオススメ

データ分析の基礎から
実践までを一から学びたい方

AI・データ分析を学びたいが、
何から学習を始めればよいか分からない方

データ活用に求められる知識や手順を
短期間で体系的に学びたい方

※AI・データ分析に関する前提知識は不問ですが、新入社員の方などIT経験が少ない方の受講は推奨しておりません。
事業部門やIT部門、データサイエンス部門などに所属の方で、これからデータ活用・分析などの業務に携わる方であればぜひご参加ください。

本コースの3つの特徴

-01-
データサイエンスプロジェクトの
全体像が学べる

これからデータ分析に取り組む初学者の方でも、データサイエンスプロジェクトの全体像が理解できるようになります

-02-
“実務で活用できる”
スキルにフォーカス

多くのAI・データ分析プロジェクト経験から得たノウハウをもとに、実務で活用できる知識やスキルの獲得をご支援します。

-03-
実際のビジネスデータを活用した
課題解決型の研修プログラム

実データを扱った演習を実施するため、現場の課題解決につながる実践的なスキルを習得できます。

「データサイエンス基礎研修」が選ばれる理由

Point.1

現役のデータサイエンティストが講師を担当
研修の講師はお客様のもとで実際にデータ分析を行っている現役のデータサイエンティストが担当しています。経験から得たノウハウや活用事例を講義の中で分かりやすくご紹介します。

Point.2

学習効果が高いハンズオン形式の実践型演習
本コースでは講義だけではなく、参加者自身で実際に操作を行うハンズオン形式の演習中心に進行していきます。単に「勉強になった」ではなく「実務で使える」ことを目指しています。

Point.3

自社の課題解決に繋がる実践的なカリキュラム
本コースでは事前にデータをご用意いただくことで、実データによる演習実施が可能です。
​研修を通して、自社の課題を解決する実践的なスキルを身につけることができます。

本コースで得られる3つのスキルセット

AI・データ分析の基礎が
理解できるようになる

データモデルの構築から
ビジネス施策への示唆出しまで
できるようになる

自社のビジネス・業務で
データ活用ができるようになる

カリキュラム

1日目

1.AIとは

• DXの中のAI
• 機械学習、ディープラーニング、AIの違い

2.日本におけるAI活用の現状

• 事例紹介
• AI活用（データサイエンス）の問題点

3.データサイエンスプロジェクト

• プロセス全体概要
• 必要なスキル・人材

4.実践ワーク（問題設定）

• 個人ワーク
• グループワーク
• 発表・解説

2日目

1.データ収集

• オープンデータの紹介

2.実践ワーク（仮説洗い出し）

• 個人ワーク
• グループワーク
• 発表・解説

3.モデル構築

• 分類・回帰・クラスタリング
• アルゴリズム選定基準
• XAI（説明性）の台頭

4.検証

• 精度とは
• 精度指標
• ROI計算

5.実践ワーク
（アルゴリズム選定および検証方法）

• 個人ワーク
• グループワーク
• 発表・解説

3日目

1.モデル構築ハンズオン

• 基礎俯瞰・可視化
• 相関
• 回帰
• 決定木分析
• 重回帰分析
• 精度比較

2.システム実装について

• パイプライン

3.データ利活用のリスク

• 個人情報
• 過去データ

4.実践ワーク（自分たちの業務）

• 個人ワーク
• グループワーク
• 発表・解説

講師情報

経験豊富な現役データサイエンティストが講師を担当しています。
自らの経験に基づき、実プロジェクトで役立つ実践的なノウハウ・スキルをお伝えいたします。

松田 周作
Matsuda Shusaku

株式会社リンクレア
オープンデザイン本部
部長

新卒で株式会社リンクレアに入社し、15年にわたり20に及ぶシステム構築プロジェクトをPLとして歴任後、新ビジネス開発室 室長を経て現職

AIやRPA技術といったデジタル技術だけでなく、デザイン思考等の様々な要素を組み合わせた業務改革プロジェクトに従事

また、研修講師としてデザイン思考研修やデータサイエンス研修を担当

守時 義晶
Moritoki Yoshiaki

株式会社リンクレア
オープンデザイン本部
データサイエンティスト

大学および大学院での統計分析手法を使用した防犯に関する研究を皮切りに、データ分析を開始（使用分析手法例：t検定、分散分析、重回帰分析）

海外大学院修了後、小売、通信、製造、地方公共団体等さまざまな業界でデータ分析および機械学習モデルの構築を行い、数多くのデータ利活用プロジェクト支援を実施

データ分析やAI、機械学習モデルの構築だけでなく、データ分析アドバイザーやデータ分析セミナー講師を担当した経験をもつ

高野 祐一
Takano Yuichi

株式会社リンクレア
オープンデザイン本部
データアナリスト

学生時代は、IoTセンサの電波強度に基づき、機械学習を用いて室内における人の在・不在を予測する手法を研究

時系列分析手法、異常検知手法、自然言語処理、動画像による行動解析など幅広く担当

各業務部門の目線に立った分かりやすい分析レポート報告プレゼンを得意とし、データ分析業務のほか、Pythonセミナーの講師を務めた経験もあり