2017年8月2日

データサイエンスコース

コースの概要

ハーバード・ビジネス・レビューにおいて、「21世紀最もセクシーな職業」と謳われたデータサイエンティスト。世界に存在する様々なデータを自由自在に分析し、インパクトのある知見や価値を生み出すデータサイエンティスト人材の需要は、学術分野はもとより、産業分野においても今後より一層高まる一方です。
本コースでは、データサイエンスの世界でデファクトスタンダードとなっているPythonを用いたデータの分析・可視化の手法を1日でキャッチアップすることを目指します。講座では、データサイエンティストとして“必要最低限”のスキルを実例ベースのハンズオン形式で、集中的に身につけます。もちろん高度なデータサイエンスを1日で身につけることは不可能ですが、本講座で扱う内容をしっかり身につけることができれば、データサイエンティストとしてスタートラインに立つことが出来るはずです。

 

時間・料金

  • 時間:10:00 – 19:00(昼食休憩1時間も含む)
  • 料金:個人:60,000円(税抜),法人枠:150,000(税抜)

※法人枠は一社につき5名様まで受講可能です。法人団体研修等も承っておりますので、ご希望のお客様は、こちらのページよりお気軽にお問い合わせ下さい。

【キャンペーン!】受講後に公式サイトに載せるレビューを書いていただける方に受講料から3000円引きで提供致します。(※名前、職業、年代、顔写真などを公開する場合があります)また受講後の変更も可能です。

定員

10名
最小履行予定数:4名
※各回、定員になり次第募集を締め切らせていだきます。開催日の5日前(月曜日)の時点で最低履行予定数に満たない場合は、開催延期及び返金処理をさせていただきますので、予めご了承ください。

開催スケジュール

近日公開予定

開催場所の詳細は、申込後に別途ご案内いたします。

対象者

  • Pythonを用いたプログラミングに興味がある方
  • データ分析やデータの可視化に興味がある方
  • Excel等でのデータ分析に限界を感じてきている方
  • Pythonを用いたデータ分析・可視化で、差をつけたいマーケッターやコンサルタント
  • データとその分析結果でストーリーを語りたいビジネスパーソン
  • データ分析のスキルを網羅的に学びたい非情報系のリサーチャー
  • 機械学習エンジニアになる前の基礎を身に付けたいエンジニア
  • 就活や転職で、キャリアアップを目指したい全ての方

※受講前の段階で最低限Pythonプログラミングができるに越したことはありませんが、データ分析に必要最低限のPythonの扱いについては講座内でも触れるので、基本的にPython(やプログラミング)の初学者でも大丈夫です。当日はハンズオン形式で講義を行いますので、PCをご持参ください。もしPCのご用意が難しい場合は、1万円(税抜)でPCの貸出も行っておりますので、事前にご連絡下さい。

ゴール

  • データ分析において最低限必要なPythonプログラミングをマスターする
  • データ分析基盤としてJupyter(IPython) Notebookの使い方をマスターする
  • Pythonを用いたデータ分析・解析・可視化手法とその道具立てについて理解する
  • numpyを用いたベクトルや行列の操作方法について理解する
  • pandasを用いたデータ処理と解析方法について理解する
  • matplotlib、seabornを用いたデータの可視化方法を理解する
  • 実例を通して、実際の現場におけるデータ解析のスキルとフローを身につける

タイムテーブル

午前は、Pythonプログラミングの基礎と、Pythonを用いてデータ分析を行うためのライブラリ(numpy, pandas等)の使い方を一気に学んでいきます。Pythonプログラミングの経験がなくても大丈夫。重要なところを手を動かしながら学んでいくことで、基礎を体で覚えていきます。

午後は、まず最初にデータの可視化手法について学んだ後、それまで学んだPythonを用いたデータ分析・可視化の基礎を元に,幾つかの実例を上げて,実際にデータサイエンティストが行うように実データを分析をしていきながらデータサイエンスの実用的なスキルを学んでいきます。

時刻 講義 内容
10:00 –13:00 Pythonプログラミング Pythonを用いたデータサイエンスの全体像と、データサイエンスを行う上で最低限必要なPythonプログラミングについて学びます。 また、データ分析を行う基盤としてJupyter Notebookの使い方も説明します。
13:00 – 14:00 昼食休憩
14:00 – 16:00  数値演算とデータ処理 numpyというPythonライブラリを用いたベクトルや行列の操作方法について学んだ後に、ExcelやSQL等で行うようなデータ処理を簡単に行うことができるpandasというライブラリの使い方を学びます。
16:00 – 17:00 データの可視化 処理したデータを可視化するためのライブラリmatplotlib/seabornの使い方について学びます。分析したデータを解釈しやすいように可視化することはデータサイエンスにおいて最も重要な作業の一つです。
17:00 – 19:00 実践データ分析・可視化 実例を用いて、一気通貫でデータ分析の実践的スキルを学びます。
実例としては、株価・価格予測やログデータ分析、選挙やサッカーの勝敗予測等様々なテーマを用意しております。

※適宜講義の合間に休憩をとります。また、受講者の構成により、多少内容を変更する事がありますのでご了承ください。

本講座はハンズオン形式で講義を行いますので、PCをご持参ください。もしPCのご用意が難しい場合は、1万円(税抜)でPCの貸出も行っておりますので、事前にご連絡下さい。

 

よくある質問

Q. この講座を受けるとどのくらいのレベルになれるのでしょうか。

講座のゴールは、『Pythonを用いたデータサイエンスを行うために最低限必要な実践的スキルを身につける』です。Pythonを用いたデータサイエンスのスターターパックとなっており、データサイエンティストとして活躍するためのスタートラインに立つことを目指しています。ですから、既にPythonを用いたデータ分析をしている方にとっては物足りないかもしれません。

Q. 数学や統計が苦手なのですが大丈夫でしょうか。

大丈夫です。数学や統計の知識を前提とした講義ではありません。必要最低限の知識は講義中にお教えいたします。特に事前に勉強しておく必要はありません。

Q. プログラミングを行ったことがありませんが大丈夫ですか。

プログラミングを行ったことがなくても、講義の中でデータ分析を行うために最低限必要なPythonプログラミングについてレクチャーしますので、大丈夫です。しかし、こちらのコースはPythonプログラミングについて詳しく学ぶコースではないので、最低限プログラミングやPythonについて事前に知っているに越したことはありません。

Q. 今すぐデータサイエンスを業務で使う予定はないのですが学ぶべきでしょうか。

その場合でも受講をオススメしています。レオナルド・ダヴィンチの言葉に『幸運の女神には、前髪しかない。』というものがあります。いわゆる幸運の女神が横を通り過ぎる時にすぐに掴める準備をしていなければ(後ろ髪がないので)チャンスを掴めない。という言葉です。データサイエンスの技術も取り巻く環境も凄まじいスピードで変化しています。チャンスが来た時にすぐにデータサイエンスのビジネスを始めることができるように準備をしておくことは非常に大切です。

 

 

過去のセミナーの様子


『対話形式』で進めていきます。各自の理解度を確かめるためにこちらから質問を投げかけたりディスカッションしたり、インタラクティブに講義が進んでいきます。


その場で出た質問に講師が答えます。パーソナルトレーニングならではの『講義を止めてどんどん質問』し、わからない所はその場で解決してもらいます。

 


数式が難解な場合は『図』『別の視点からの説明』を使って補足しつつ各自のペースに合わせて講義を進めていきます。

 

 

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