データをビジネスに活用するための実践技術入門【オンライン受講のみ】 (4120191)
データをビジネスに活用するための実践技術入門～データ解析の基礎から応用手法までを系統的に習得 ～
本セミナーでは、データ解析の基礎から実務で活用できる知
識を選定し、体系的に効率よく学びます。また、できるだけ、
活用のイメージを体感していただくため、身近な例で問題を解
きます。その過程で分析の考え方や各種ツールの使い方を学ぶ
ことができます。
日時 |
2021年1月28日(木) 10:00-17:00ライブ配信 |
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|---|---|---|
カテゴリー |
IS活用専門スキル |
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講師 |
梶山昌之 氏 |
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参加費 |
ＪＵＡＳ会員/ITC：67,400円 一般：85,800円（１名様あたり 消費税込み、テキスト込み）【受講権利枚数2枚】 |
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会場 |
オンライン配信（指定会場はありません） |
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対象 |
これからデータ解析技術を学ばれたい方 前提基礎知識は必要はありません初級 |
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開催形式 |
講義 |
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定員 |
15名 |
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取得ポイント |
※ITC実践力ポイント対象のセミナーです。（2時間1ポイント） |
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特記 |
当講座は、緊急事態宣言を受け、オンライン受講のみとなります。 |
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ITCA認定時間 |
12 | |
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主な内容
◆ 当講座はオンライン参加も可能な講座となります ◆⇒⇒⇒当講座は、緊急事態宣言を受け、オンライン受講のみとなります。
オンライン参加時のご注意について、本ページ下部にご案内いたします。お申込の前に必ずご確認ください。
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本セミナーは大きく基礎編(1日目)と応用編(2日目)に分かれています。基礎編では、基礎的な統計の知識およびデータの可視化や統計理論の活用方法を理解します。さらに、身近な素材をもとにモデルの構築を行いながら、予測モデル構築の基礎と出力される数値の意味について理解します。
応用編ではさらに高度な分析を行うために無料で使用できる統計ツールである R の基本を学びます。その上で、R を使った予測モデルの構築を行い、Excelによる方法との違いを理解します。様々な多変量解析手法と事例を通じて高度な分析手法を学びます。
◆主な研修内容：
<基礎編>
1-1 アナリティクスとデータ解析
1-2 データの構造を把握するクロス集計
1-3 比率に関する統計的判断と分割表の利用
1-4 正規分布は統計解析の基本
1-5 改善効果を保証するには
1-6 変化を鋭く捉えるには
1-7 実務で役立つ分析の技術
1-8 回帰分析とは
1-9 信頼できる回帰式とは
1-10 回帰分析の結果を解釈する
1-11 住宅価格の予測モデル（単回帰分析）
1-1 アナリティクスとデータ解析
1-2 データの構造を把握するクロス集計
1-3 比率に関する統計的判断と分割表の利用
1-4 正規分布は統計解析の基本
1-5 改善効果を保証するには
1-6 変化を鋭く捉えるには
1-7 実務で役立つ分析の技術
1-8 回帰分析とは
1-9 信頼できる回帰式とは
1-10 回帰分析の結果を解釈する
1-11 住宅価格の予測モデル（単回帰分析）
<応用編>
2-1 多変量解析とは
2-2 重回帰分析とは
2-3 住宅価格の予測モデル（重回帰分析）
2-4 統計解析ツールRによる分析
2-5 質的データで将来を予測する（数量化Ⅰ類）
2-6 質的データで判別する（数量化Ⅱ類)
2-7 最も顧客に好まれる要素を探索する（コンジョイント分析）
2-8 複数の説明変数で分類する（判別分析）
2-9 似たものを集める（クラスター分析）
2-1 多変量解析とは
2-2 重回帰分析とは
2-3 住宅価格の予測モデル（重回帰分析）
2-4 統計解析ツールRによる分析
2-5 質的データで将来を予測する（数量化Ⅰ類）
2-6 質的データで判別する（数量化Ⅱ類)
2-7 最も顧客に好まれる要素を探索する（コンジョイント分析）
2-8 複数の説明変数で分類する（判別分析）
2-9 似たものを集める（クラスター分析）
<特典>
事後学習のために下記を可能とする導入ガイド、講師作成の
ツール・テンプレート、演習用データを提供いたします。
・Rの導入と操作
・Python による機械学習実行環境の導入と操作
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＜＜オンライン参加時のご注意＞＞
・紙媒体のテキストを開催おおよそ７日前に発送いたします。お申込み時に送付先の記入をお願いします。
・開催７日前から開催前日までにお申込の場合、テキスト送付がセミナー開催後になることがあります。ご了承ください。
・データテキスト配布については講座により異なります。各案内をご確認ください。
・ご受講に必要なPC等のハードウェアや通信環境は、ご受講者様ご自身でご用意ください。
・動画や画像、音声の撮影、録画、録音は一切禁止とさせていただいております。
・キャンセル規定は「JUASセミナーキャンセル規定」と同様になります。
＜＜ライブセミナーご受講に際してのご注意＞＞
・ツールは、ZOOM（https://zoom.us/）を利用いたします。
・ZOOMミーティングID・PWは、開催日前に受講票にてご案内いたします。
・ブラウザまたは、ZOOMをダウンロード（無料）したPCをご利用ください。
ZOOMの紹介＞＞＞https://zoom.us/
ZOOMダウンロード＞＞＞https://zoom.us/signup
・ご参加いただくブラウザによって、制限がある場合がありますのでご注意ください。
・推奨ブラウザ：Google Chrome
（Internet Explorerのブラウザ版では、一部機能の制限があり、受講が難しい可能性があります。）
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/214629443
初めてZOOMをご利用になる場合は、事前に接続テストを実施してください。
下記をクリックするとZoomの接続テストページにジャンプします。
https://zoom.us/test
・ユーザー名は、「お名前（漢字フルネーム）」に設定してください。
・セミナー当日は、15分前から受付開始いたします。待機室に入ってお待ちください。
事務局にて、お名前を確認させていただきます。
・ご参加の方には自己紹介（顔出しを含む）をお願いしております。皆様が不安を感じない
環境で開催をするための対応となりますのでご協力ください。
事後学習のために下記を可能とする導入ガイド、講師作成の
ツール・テンプレート、演習用データを提供いたします。
・Rの導入と操作
・Python による機械学習実行環境の導入と操作
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＜＜オンライン参加時のご注意＞＞
・紙媒体のテキストを開催おおよそ７日前に発送いたします。お申込み時に送付先の記入をお願いします。
・開催７日前から開催前日までにお申込の場合、テキスト送付がセミナー開催後になることがあります。ご了承ください。
・データテキスト配布については講座により異なります。各案内をご確認ください。
・ご受講に必要なPC等のハードウェアや通信環境は、ご受講者様ご自身でご用意ください。
・動画や画像、音声の撮影、録画、録音は一切禁止とさせていただいております。
・キャンセル規定は「JUASセミナーキャンセル規定」と同様になります。
＜＜ライブセミナーご受講に際してのご注意＞＞
・ツールは、ZOOM（https://zoom.us/）を利用いたします。
・ZOOMミーティングID・PWは、開催日前に受講票にてご案内いたします。
・ブラウザまたは、ZOOMをダウンロード（無料）したPCをご利用ください。
ZOOMの紹介＞＞＞https://zoom.us/
ZOOMダウンロード＞＞＞https://zoom.us/signup
・ご参加いただくブラウザによって、制限がある場合がありますのでご注意ください。
・推奨ブラウザ：Google Chrome
（Internet Explorerのブラウザ版では、一部機能の制限があり、受講が難しい可能性があります。）
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/214629443
初めてZOOMをご利用になる場合は、事前に接続テストを実施してください。
下記をクリックするとZoomの接続テストページにジャンプします。
https://zoom.us/test
・ユーザー名は、「お名前（漢字フルネーム）」に設定してください。
・セミナー当日は、15分前から受付開始いたします。待機室に入ってお待ちください。
事務局にて、お名前を確認させていただきます。
・ご参加の方には自己紹介（顔出しを含む）をお願いしております。皆様が不安を感じない
環境で開催をするための対応となりますのでご協力ください。
