イベント通信
公開講座（2022年3月）開催レポート
2022年04月12日
皆さんこんにちは！ブレインパッドの井上です。
コロナウイルスが相変わらず猛威を振るっておりますが、最近は「マスクをずっと着けているおかげで花粉症対策もバッチリだ」といくらかポジティブに考えられるようになってきました。
4月を迎え、各企業様では入社した新入社員のフレッシュなエネルギーが職場に満ち、体制等も変わって新しいことに挑戦するのに良い時期になりました。
本日は3月2日（水）～15日（火）に行われたデータサイエンティスト入門講座（公開講座）の開催の模様と受講者の声から、当社の研修の特徴をお伝えします。
１．データサイエンティスト入門研修の受講をオススメする理由
２．各講座の概要と学ぶ内容
３．実務で活用していただくための工夫
４．まとめ
1．データサイエンティスト入門研修をオススメする理由
ここでは受講後アンケートの受講者の声からみえてきた、当社のデータサイエンティスト入門研修をオススメする理由をお伝えします。
➀DXの潮流を理解するための基礎リテラシーが身につく
➁汎用的に考える力が身につく
➂データ分析をビジネス現場で実践する力が身につく
それぞれ詳しく説明していきます。
➀DXの潮流を理解するための基礎リテラシーが身につく
現在では各企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）を起こすべく改革を行っています。
データサイエンスやAIに関するリテラシーは現代の「読み・書き・そろばん」と呼ばれ、ビジネスパーソンには必須のスキルとなりつつあります。こうした現在の流れを汲み取るためには、データサイエンスやAIについての知識や考え方を身に付けておくことが重要です。
➁汎用的に考える力が身につく
当社の研修では座学によるインプットだけでなく、総合演習を通じて、自ら分析結果を導出し、結果を考察するアウトプットのプロセスも含まれます。研修で学ぶデータ分析や統計の考え方を身に付けることで、論理的思考や定量的判断のレベルアップにつながります。これらはデータ分析業務に限らず、思考や判断を必要とする業務一般にも応用できるため、社会人として働く上でとても役に立ちます。特に社会人としての土台を作っている新入社員や若手社員の方にとって、これらを身に付けることは大きなステップアップになるでしょう。
➂データ分析をビジネス現場で実践する力が身につく
データ分析に関する知識や技術はビジネスパーソン全員に必須のスキルではありませんが、多くの業務で役に立ちます。データを利活用した効率的なマーケティング施策、機械学習モデルを活用した高精度の需要予測や異常検知、集計・可視化レポートに対する適切な解釈とPDCAの実施等、応用の範囲は幅広く存在します。当社の研修では、ビジネス現場でのデータ活用を意識して受講される方が多くいらっしゃいます。そのような方々のニーズを満たすために、学んだことを実践していただくための総合演習を主軸にカリキュラムを組み立てています。また、受講される方全員に対して事前に分析環境を準備いただく依頼とサポートを実施しており、受講後にデータ活用を実践しやすくするための工夫の１つとなっています。
ここまでで当社の研修をオススメする理由を説明しましたが、
続いて実際の研修の概要と学べる内容を紹介します。
2．各講座の概要と学ぶ内容
これからはじめるデータサイエンス入門
〇概要
タイトルの通り、データサイエンスを初めて学ぶ方にオススメの講座です。
データの見方や特徴の捉え方と表現方法、Excelを用いた集計や可視化のスキルが身につき、
すぐに現場で実践できる内容となっております。
〇学ぶ内容
・データ分析の進め方（PPDACサイクル）
・分析結果の解釈の仕方（基本統計量、分布＋比較/関係/推移）
・相関と因果の関係
・回帰分析の概要
・総合演習（コンビニに対するマーケティング施策の提案）
画像１：「これからはじめるデータサイエンス入門」のテキストイメージ
＜3月に受講した方からのコメント＞
・考え方についても教えていただき入門としては大変有意義でした
・入門者に対して、具体的なアプローチ方法が講義や演習の中に丁寧に組み込まれていた
SQLによる集計・分析
〇概要
実務でデータ分析を行う際の最初のステップであるデータベースの操作を学びます。
データの抽出から加工・集計までのSQLの操作、
さらに発展的な分析方法までを身に付けることができます。
〇学ぶ内容
・データベースの基礎
・SQLの基本操作
・より高度な集計
・SQLを用いた分析例（デシル分析・アソシエーション分析）
・総合演習（家計簿アプリの利用促進施策の提案）
画像２：「SQLによる集計・分析」のテキストイメージ
＜3月に受講した方からのコメント＞
・SQLで利用していなかったデシル分析、アソシエーション分析を学習できた
普段独力で分析に取り組むことが多い為、グループワークでのやり取りが勉強になった
・補足資料も充実しているので、しっかり復習して、
今回の受講内容をしっかりと身につけたいと思います
現場で活かせる統計解析実践
〇概要
データサイエンスのための標準的なプログラミング言語であるPythonを用いて、
データハンドリングや可視化、モデル（予測、分類、連関、時系列）の作成から評価までを
実践、習得することができます。
〇学ぶ内容
・データの集計・加工
・データの可視化
・統計的仮説検定
・回帰分析
・クラスタ分析
・アソシエーション分析
・時系列解析
・総合演習（大手小売に対するマーケティング施策の提案）
画像３：「現場で活かせる統計解析実践」のテキストイメージ
＜3月に受講した方からのコメント＞
・職場に戻ってから使える分析手法等が多数あった
また、普段分析を行う上で疑問に思っていたことも解決できた
・フォローが厚かった印象を受けた
実際の現場で働かれている方だと思うので、知識の豊富さや指摘の的確さを感じた
機械学習による問題解決実践
〇概要
現在AIと呼ばれる仕組みの背後で主要な役割を果たしているのが機械学習と呼ばれる技術です。
本研修では機械学習の具体的なアルゴリズム（SVM）の仕組みの理解から始まり、
実際に分類モデルを作成、評価、改善といった一連の流れを実践、習得することができます。
〇学ぶ内容
・機械学習とは
・機械学習アルゴリズムの仕組み
・機械学習を用いた分類モデルの作成
・分類モデルの評価方法
・ミニ演習（購買履歴データからユーザーの性別を推定）
・総合演習（購買履歴データから未来の商品購入者を予測）
画像４：「機械学習による問題解決実践」のテキストイメージ
＜3月に受講した方からのコメント＞
・機械学習によるモデルの作成とその難しさを肌身で感じたので良い経験になった
・python初学者から、ある程度触っている者までわかりやすい言葉を選択されておりました
私は本を読んで学んでいるレベルでしたが、講師の方の説明から「なるほど」と理解することも多く、
今回の研修に参加した意義を感じられました
Pythonではじめるディープラーニング実践：画像解析入門
〇概要
現在のAIブームの火付け役となったディープラーニングについて、
そのアルゴリズムや統計理論の理解から始まり、
最終的に精度の高い画像認識モデルの作成・評価までを実践、習得することができます。
〇学ぶ内容
・人工知能と機械学習の歴史
・教師あり学習
・ソフトマックス回帰モデル
・勾配降下法
・過剰適合と過小適合
・ニューラルネットワーク
・畳み込みニューラルネットワーク
・演習（Fashion-MINISTを用いた画像認識）
画像５：「Pythonではじめるディープラーニング実践：画像解析入門」のテキストイメージ
＜3月に受講した方からのコメント＞
・ディープラーニングのエッセンスが非常にわかりやすかった
・実際に手を動かして取り組むことができたので良かった
スコアを上げるために試行錯誤することができ楽しかった
3．実務で活用していただくための工夫
ここまで当社の研修プログラムで学べる内容をご紹介してきましたが、これらを実際にビジネス現場で活用していただかないと意味がありません。
当社の研修では学んだ内容が実務で活用できることを第一に考えてカリキュラムを組んでおります。
その工夫の１つとして、全ての研修において演習時間が研修時間の約半分を占めるように設定しています。
この実践重視のスタイルについて、実務での活用を考えて受講した方々からは好意的なコメントをいただいております。
＜3月に受講した方々からのコメント＞
・初心者でもわかりやすく、研修受講以降すぐに業務で使えるスキルを習得できたと感じた。
・実践的な内容で、すぐにでも自業務に活用できそうであった。
資料も分かりやすく、予習・復習がしやすい。
モデルの中身も理解したかったが、2日間では十分な内容だと感じております。
・講義と実践のバランスがよく、ためになるものであった
・データ分析を始めるには最適な研修だったと思います。
TA（ティーチングアシスタント）がついて丁寧に対応してくれたことで短い時間でもうまくヒントを
出していただき、一定のゴールにはたどり着くことができた。
4．まとめ
今回は当社の研修で学べる内容についてご紹介させていただきました。
次回のデータサイエンティスト入門講座の開催は6月です。
年度初めのこのタイミングで、新たなチャレンジとしてデータサイエンスを学ぶのはいかがでしょう？
新たな挑戦やさらなるスキルアップを志す皆様のご受講を、当社スタッフ一同、心よりお待ちしております。
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◆◆ 直近開催のブレインパッド講座「データサイエンティスト入門研修」のご案内 ◆◆
・2022年6月02日(木)～6月03日(金) 『これからはじめるデータサイエンス入門』
・2022年6月06日(月)～6月07日(火) 『SQLによる集計・分析』
・2022年6月08日(水)～6月10日(金) 『現場で活かせる統計解析実践』
・2022年6月13日(月)～6月14日(火) 『機械学習による問題解決実践』
・2022年6月16日(木)～6月17日(金) 『Pythonではじめるディープラーニング入門実践：画像解析入門』
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