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「データサイエンティスト入門講座」のご紹介

NICOがデータ分析、機械学習の講座を開催する理由とは...??

 

「ビッグデータの活用」という言葉をよく聞くようになりました。
これまでは、「データ分析」は限られた人だけが行うものと考えられてきましたが、今や、「データ分析できない社員はいらない」というショッキングなタイトルの書籍が出版されるほど、これからは、あらゆる職種の人たちにもデータ分析能力が求められるような時代になってきています。


 

データ分析や最近流行の機械学習を行うためには、有償、無償ソフトウェア(統計データ処理ができる「R」言語など)のデータ分析の専用ツールがあります。このようなツールをうまく活用することで、これまでできなかった経営課題を解決したり、大幅な作業効率化を実現する提案ができたり、その有用性は計り知れません

 

また、データ分析や機械学習を独学で習得しようとするケースもあるようですが、学習レベルがビジネスで活用するまでになっているのか、また、実際に自社の課題をどのように解決していくのかご苦労されているのではないでしょうか。

 

そこで、社内にデータ分析ができる人材を育成するためのお勧めの講座をご紹介します。

 


本講座は、単に、統計解析や機械学習の手法を学ぶだけのものではなく、過去の分析プロジェクトのノウハウが詰まった独自のケーススタディを体験し、問題設定から報告、提案等に至るプロセスを演習で体験することで、より実践力をつけていただく講座です。

 

新潟で、データサイエンティストから学ぶこのような研修を受講できるチャンスは他にはありません。

データ分析をビジネスに活用したいという課題をお持ちの企業の皆様は、この機会を逃すことなく、受講をご検討ください。

 



AI・IoT活用人材育成研修 <データサイエンティスト入門コース>

<DT1>Rによる統計解析
【開催予定日】 平成29年9月12日(火)~14日(木)(3日間)
【募集期限】  平成29年8月10日(木) 
【研修会場】  NICOプラザ研修室・会議室(新潟市中央区万代島5-1 万代島ビル11F)
【詳細】    http://www.nico.or.jp/kensyu/products/detail.php?product=1401

 

<DT2>機械学習による問題解決実践
【開催予定日】 平成29年11月15日(水)~17日(金)(3日間)
【募集期限】  平成29年10月13日(金) 
【研修会場】  NICOプラザ研修室・会議室(新潟市中央区万代島5-1 万代島ビル11F)
【詳細】    http://www.nico.or.jp/kensyu/products/detail.php?product=1402

 ※いずれも、最少開講人数に満たない場合は未開講とさせていただきます。
  募集期限に間に合うよう、お早目にお申し込みください。

 

【申込方法】下記URLの研修サイトからお申し込みいただけます。
 詳しくは、担当までお問い合わせください。
(研修サイト)http://www.nico.or.jp/kensyu/

 

【問い合わせ先】 お気軽にお問合せください。
 公益財団法人にいがた産業創造機構(NICO)
 産業創造グループ情報戦略チーム 高度IT人材育成研修担当
 〒950-0078 新潟県新潟市中央区万代島5-1 万代島ビル10F
 TEL: 025-246-0069 FAX: 025-246-0033
 E-mail: kns☆nico.or.jp(☆を@に変更してください。)

 


 

(参考1)【研修助成制度について】
雇用関係助成金の「人材開発支援助成金」のご活用をお勧めしております。
本助成金は、訓練経費や訓練期間中の賃金の一部等を助成する制度です。
詳しくは、新潟労働局職業対策課助成金センターにお問い合わせください。
(1ヶ月前に計画を提出する必要がございますので、お早目に)

 

(参考2)【受講者の声(講師企業が開催する同様の講座)】
■Rによる統計解析
・初回の授業には、驚きました。実践的とは聞いていましたが、みんなでドリルなどを解いていくんだろうなと思っていたんです。まさか、実データに近いデータをRで解析して、その結果に基づく提案書を作成して発表を行う講座だとは思っていませんでした。
・今回、この講座を受けることで、実務での土台を作りたいと考えていたので、実務で使うことを考慮に入れて設計された講座でよかったなと思いました。
・私たちは、Rの細かい機能が知りたいのではなくて、実務でRをどのように使って統計解析を行うのか、というのが重要ですから。そういう意味でとてもよかったですね。

 

■機械学習による問題解決実践
・講座の最後に参加者がグループになって行う、ケーススタディ形式の総合演習がとても印象に残っています。
・チームのメンバーそれぞれの得意分野や、今回の講座を通じて新しく学んだことも取り入れながら全員で分析を行い、最終的には、分析結果とそれに基づく改善施策を発表しました。グループワークを行うことで、さまざまな視点での分析アプローチを体験できたり、1人では考えつかないようなアイディアが生まれるなど、たくさんの発見がありました。
・機械学習を活用した分析において、実際の業務と同じように分析から問題解決の方法までを導き出す一連の流れを、講座を通じて体験できたのは、とても貴重な機会となりました。

 

講師企業のサイトに掲載されている受講者の声もご参照ください。