AI活用データサイエンス入門 e-ラーニングコース

データの利活用を求められている方

「AI活用入門」(62H00)または(62H01)を修了していることが望ましい。

・データ解析に関する基礎的な概念を理解し、ツールも用いて活用できるようになる。
・問題発見・問題解決を行う際の思考法を理解し、活用できるようになる。
・ソフトウェアを用いてデータを解析し、問題解決の思考法を用いて状況を整理することで、結論を導出できるようになる。

第1章:データサイエンス概論
　　　データをビジネスに活用するデータサイエンティスト、および用いられる機械学習の概要について知り、
　　　AI活用データサイエンス入門の概要を理解する。
第2章:基本統計量
　　　統計知識のうち、「基本統計量」および「正規分布」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいて
　　　どのようなシーンで活用されているかを理解する。
第3章:データの整理・評価
　　　統計知識のうち、「データ」に関する知識をワークを織り交ぜて修得し、実際のビジネスにおいて
　　　どのようなシーンで活用されているかを理解する。
第4章:統計手法(推定と検定)
　　　統計知識のうち、「推定と検定」に関する知識をワークを織り交ぜて修得し、実際のビジネスにおいて
　　　どのようなシーンで活用されているかを理解する。
第5章:相関/単回帰分析
　　　統計知識のうち、「相関」「単回帰分析」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいて
　　　どのようなシーンで活用されているかを理解する。
第6章:重回帰分析・SVM
　　　統計知識のうち、「重回帰」および「SVM」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいて
　　　どのようなシーンで活用されているかを理解する。
第7章:決定木分析
　　　統計知識のうち、「決定木分析」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで
　　　活用されているかを理解する。
第8章:クラスタリング
　　　統計知識のうち、「クラスタリング」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで
　　　活用されているかを理解する。
第9章:主成分分析
　　　統計知識のうち、「主成分分析」に関する知識を修得し、実際のビジネスにおいてどのようなシーンで
　　　活用されているかを理解する。
　　　これまでの内容を復習し、データ分析についての理解を定着させる。
第10章:ロジカルシンキング
　　　「ロジカルシンキング」に関する知識を修得し、思考法の引き出しを増やす。
第11章:フレームワーク
　　　物事を体系的に整理・分析するための各種フレームワークを理解し、その活用方法を演習形式で修得する。
第12章:ラテラルシンキング・システムシンキング
　　　問題発見・問題解決のときに、新たなものの見方、考え方をするための思考法である
　　　「ラテラルシンキング」、および動的な複雑性(要素のつながりや相互関係から生じる複雑性)に
　　　対応するための思考法である「システムシンキング」に関する知識を習得し、思考法の引き出しを増やす。
第13章:総合演習①
　　　仮想ビジネスケースを基に、ビジネス力を活用して仮説を構築し、データエンジニアリング・
　　　データサイエンス力を活用してデータ解析を行い、定量的な効果の見込める施策の提言につなげる。
第14章:総合演習②
　　　仮想ビジネスケースを基に、ビジネス力を活用して仮説を構築し、データエンジニアリング・
　　　データサイエンス力を活用してデータ解析を行い、定量的な効果の見込める施策の提言につなげる。

全25時間59分

プログラム修了後には、“AI活用人材”であると証明する”修了証”と”オープンバッジ”を発行します。
オープンバッジは資格・スキル・能力を示すデジタル証明です。
AI活用人材であることを簡単に示せる、スキル証明として活用できます。