パッケージ研修【企業研修】
プログラム概要
ブレインパッドが定期的に開催している公開講座のコンテンツを、一社向けにご提供するプログラムです。2004年の創業以来、弊社が蓄積してきたデータ活用・分析のノウハウを体系化したエッセンスを盛り込んだ5講座（「これからはじめるデータサイエンス入門」、「SQLによる集計・分析」、「現場で活かせる統計解析実践」、「機械学習による問題解決実践」、「Pythonではじめるディープラーニング実践:画像解析入門」）をご用意しております。また一社向け提供においては、お客様のご要望や目的、受講者様のスキルレベルに応じて組み合わせたご提供するなど、貴社のビジネス課題に合わせてご利用いただくことが可能となります。加えて、弊社開催の公開講座は連日かつ終日での受講を前提としていますが、本プログラムでは企業様のご都合に合わせて、柔軟にスケジュール調整することが可能です。その他のご要望についてもお気軽にご相談ください。| 実施内容例 | ※このプログラムは10名様からを対象としています。 ＜対象部門＞事業企画、マーケティング、営業、情報システム ＜目的＞一般的な分析プロセスと基本的な手法を学び、分析によるビジネス課題解決力の土台をつくる ＜内容＞現場で活かせる統計解析実践のケーススタディ、機械学習による予測のケーススタディ |
| 概算費用 | 242万円～（税込） ※研修コース、受講者数と受講対象者のレベルに応じて見積もります。 ※上記はSQLによる集計・分析研修10名の場合です。 |
| 対象者 |
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| メリット /達成目標 |
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プログラムの位置づけ
図1．企業研修のプログラム体系
| データ活用人材 育成ステップ | ステップのゴール | 企業研修のプログラム |
|---|---|---|
| Step1 興味をもつ | データを活用する意識の醸成 | データ活用セミナー経営層や現場の社員向けに、データ活用の先進事例や、データサイエンス・統計・AIのコンセプトを紹介。受講者への動機づけと、データ活用の基礎知識の習得を目指します。 |
| Step2 知る | 一般的な分析プロセスの理解・習得 | パッケージ研修データ活用・分析ノウハウを体系化した公開講座のパッケージをベースに、貴社ビジネス課題やスキルレベルに適した研修を提供します。 |
| Step3 解決できる | 自社ビジネス課題への適用 | カスタマイズ研修貴社のビジネス課題をテーマに、貴社の分析環境・データに合わせた演習を実施し、実践力の向上を狙います。 パターン①：企業側のスキルレベルに応じて難易度をカスタマイズ パターン②：企業側の業務データを用いた演習 |
| Step4 組織化する | データ活用人材の組織化 | 分析組織立ち上げ支援（人的アドバイザリ）企業内におけるデータ活用人材の育成と組織ビルディングをコンサルティング支援します。 |
カリキュラム
クライアント企業様のご要望に合わせてカリキュラムを設定します。 例えば以下のような組み合わせでご受講いただくことも可能です。
- 【エントリーアナリスト人材】
（受講目的・狙い）
・データ活用の一般教養・知識底上げ
・全社的なデータ活用リテラシ向上
データ活用セミナー（3時間）＋E-learning教材による統計知識の学習 - 【ビジネスアナリスト/データストラテジスト人材】
（受講目的・狙い）
・課題を深く理解した上で、分析仮説を立案
・目的に合わせてデータサイエンティストやデータエンジニアとの”繋ぎ“の役割を果たす人材
データサイエンス基礎講座（2日間）＋AIビジネスプランナー養成講座（1.5日間） - 【データアナリスト/データサイエンティスト人材】
（受講目的・狙い）
・データハンドリング(SQL)・統計学・機械学習技術を活用した実課題への実践力の習得
・取得したデータをから自律的に分析目的や解決課題を設定して提案するスキルの習得
SQLによる集計・分析（1.5日間）＋現場で活かせる統計解析実践（2.5日間）＋機械学習による問題解決実践（2日間）
提供事例
以下は、社内にデータ解析専門チームを新設された際に、そのメンバーとなる社員のスキル底上げのための再教育プログラムを目的として実施した一例となります。 同社の商品企・開発、設計・製造、システム開発など、多岐にわたる部分から選抜された約30名を対象に実施しました。 本件においてクライアント企業様からご評価いただいたポイントは、以下です。
- データサイエンティスト育成の豊富なノウハウが凝縮されている点
- 自立してデータ分析を学ぶことができるよう、コアスキルの形成に主眼を置いている点
- 業界の特性要素を柔軟に取り入れたオリジナルプログラムが開発されている点
当社・研修プログラム受講のねらい・目的：
| SQLによる 集計・分析 | エンジニアリング職種では、既にSQLは知っているから不要と判断されるケースが多いのですが、同社はデータ分析の基礎となるSQLからBIを活用した可視化のための考え方を習得したいという要望からSQLを受講されました。 |
| 現場で活かせる統計解析実践 | 統計学の基礎知識として検定・多変量解析の基礎を学習したあと、ビジネス現場でのデータ分析標準プロセスであるCRISP-DMのフローに沿った問題解決プロセスを、実技演習を通じて体験いただきました。 |
| 機械学習による 問題解決実践 | 機械学習の歴史的背景や使い方をはじめ、AI・人工知能の基本技術となる「識別」に焦点を当てて、ビジネス課題の設定から、識別モデルの教師信号の設定、説明変数の選択など実際のデータを使用して機械学習の一連プロセスを体験いただきました。 |
