新たな知見の導出や業務の効率化を可能にするデータサイエンスは、様々なビジネス課題を解決に導くツールとして脚光を浴びています。AIや機械学習に代表されるデータ活用の事例が毎日のように報告される昨今、データサイエンスに関する知識や技術は、いまやビジネスパーソンにとって欠かすことのできないスキルの一つとなっています。
本講座では、データサイエンスの基礎知識として、データサイエンスの概要や統計学の初歩を解説するだけではなく、データの見方や特徴の捉え方のコツといった、初学者でもすぐに活用できるノウハウをExcelを用いた集計・可視化を通し、プログラミング言語は使わずにご紹介します。また、単なる座学にとどまらない、実践型の演習を組み込んだカリキュラムは本講座の大きな特徴の一つであり、データサイエンスを身近に感じたい方や、データリテラシーを向上させたい方だけではなく、データ活用を今すぐ始めたい方や、分析結果の効率的な伝え方を学びたい人にも最適な講座です。

◆日程（総研修日数　2日間）

・開講日　2025年05月14日（水）
1日目　2025年05月14日（水）10:00‐17:00
2日目　2025年05月15日（木）10:00‐17:00

・開講日　2025年08月06日（水）
1日目　2025年08月06日（水）10:00‐17:00
2日目　2025年08月07日（木）10:00‐17:00

◆受講形式
オンライン（zoom）

◆受講条件
・Excelの基本操作（Excel関数、ピボットテーブル）の利用経験があることが望ましい
・Zoomをご利用いただける方
・受講環境をご準備いただける方
　※詳細はオンライン受講におけるガイドラインをご確認ください。
 　　▼オンライン受講におけるガイドライン
　　 　https://www.brainpad.co.jp/school/program/online
・セミナー実施中で口頭でのコミュケーションが可能な方
　※セミナー中の発話や音声の聞き取りが難しい方は事前に事務局までご相談ください。


このような方におすすめ

・これからデータサイエンスを活用していきたい方
・デジタルトランスフォーメーション（DX）の推進を担当している方
・データ分析を実務で活用するコツを知りたい方
・現業でデータを分析しているが、統計学などの基礎に自信のない方
・データの可視化や集計の勘所を知りたい方


学習目標

・データサイエンスの全体像を理解するとともに、データ分析の基礎的なリテラシーを身につける
・データの集計・可視化を用いた統計リテラシーに基づいて身の回りの現象を適切に把握し、説明できるようになる
・データに基づく問題解決プロセスを意識したデータ分析プロジェクトを推進できるようになる


研修内容

PART1　【講義】　20分
・データサイエンスの基礎
　ーデータサイエンスとは
　ーデータサイエンスを学ぶ上で重要なこと
　ー分析アプローチの分類
　ーデータ分析の目的別分類

PART2　【講義】　20分
・データサイエンスの歴史
　ーデータサイエンスの歴史
　ー近年の重大トピック：ディープラーニングの躍進
　ー生成AIの登場による新たな産業変革

PART3　【講義】　20分
・ビジネスにおける活用シーンと事例
　ーデータ活用のタイプ
　ー具体的な活用事例

PART4　【講義】　30分
・PPDACサイクル
　ーPPDACサイクルとは
　ー過去の販売実績に基づく商品需要予測の例
　ーPPDACサイクルに見るデータ活用アンチパターン

PART5
【講義 / ミニクイズ / 演習】　150分
・具体的な問題解決アプローチ
　ー身の回りにある様々なデータの分類／データの種類（尺度水準）
・データ分析リテラシー/Excelによる演習
　ー5-1.可視化（分布・比較・関係性・傾向把握のグラフ作成と解釈）
　ー5-2.クロス集計表（分割表の作成と効果的な活用法）
　ー5-3.確率分布に基づく判断（A/Bテストなど）

PART6　【講義 / ミニクイズ】　60分
・相関と因果
　ー相関と因果の関係
　ー相関と因果を見分ける（4つの関係性）
　ー因果、逆因果、偶然、交絡の違い

PART7　【講義 / ハンズオン】　60分
・データから未来を予測する
　ーデータから未来を予測することの意義
　ー回帰分析によるデータ解析入門 - 家賃を回帰分析で説明する  
　ー重回帰分析のハンズオン
　ー結果解釈上の注意と発展的学習
　ーまとめ

PART8
・総合演習　※グループワーク形式
　マーケティング担当者としてコンビニチェーンの売上最大化のためのデータ活用を考える
【演習】　360分
・ケースに応じたビジネス展開の方向性議論
・問題解決のためのアクションの企画・提案  
　（Step1）分析課題の構造化（ロジックツリー）  
　（Step2）現状把握  
　（Step3）課題の要因探索  
　（Step4）提案  
　（Step5）成果発表/講師評


その他

◆受講者メールアドレスについて
・各クラスとも、受講のご案内を、受講者の方のメールアドレス宛てに送付させていただきます。
・お申し込み時に受講者ご本人のメールアドレス入力が必須となります。

◆連絡事項
詳細はオンライン受講におけるガイドラインをご確認ください。
◇オンライン受講におけるガイドライン
https://www.brainpad.co.jp/school/program/online

【留意事項】
本研修は株式会社ブレインパッドが主催するコースとなります。お申し込みの際にご提供いただく情報はブレインパッド社に連携いたします。
なお、掲載内容についてのフィードバックはブレインパッド社から回答あり次第で連携いたします。