データサイエンティスト育成講座ブートキャンプステップ（前期＋後期両方）
株式会社ピープルドット
（旧株式会社データミックス）
※日程の都合上、本講座は受付終了しました。
| 講座ID | PEO003 |
|---|---|
| 講座名 | データサイエンティスト育成講座ブートキャンプステップ（前期＋後期両方） |
| 講座受講費 | 390,500円（1人当たり） |
| 難易度 |
3
ある程度経験があって、さらにスキルアップしたい人向けです。
|
| 講座概要 この講座で学べる事 |
※データサイエンティスト育成講座ブートキャンプステップ前期+後期の講座となります。前期にてビジネス思考・プログラミング・統計学の初歩を広く浅く学び、この後の学習の基礎となる考え方とスキルを学習します。
後期にて統計学の確率分布・仮説検定について、大学+αレベルの標準的な知識を学習します。
|
| 講座の到達目標 |
|
| 受講メインターゲット |
|
| 受講時間（合計） | 47時間17分 |
| コマ数 | 所要時間 | 講座提供形態 | コマ名 | 学習内容詳細 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | オリエンテーション | アイスブレイク、イントロダクション–なぜデータ分析を行うのか？、ケーススタディ |
| 2 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | ブートキャンプ前期（ビジネスアナリティクス入門） | 競合分析、KPIツリー、財務シミュレーション、仮説と問い |
| 3 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | ブートキャンプ前期（データ分析のためのプログラミング） | Python,R,SQLの基本的な使い方 |
| 4 | 326分 | e-learning(オンデマンド配信) | ブートキャンプ前期（プログラミング基礎【Python入門・R入門・SQL入門】） | Python,R,SQLのデータ分析にフォーカスした使い方 |
| 5 | 146分 | e-learning(オンデマンド配信) | ブートキャンプ前期（データ可視化【Excelによるデータ可視化入門・Tableauによるデータ可視化入門】） | 正しいデータ可視化について、Excelとタブローを使ったデータ可視化方法 |
| 6 | 170分 | e-learning(オンデマンド配信) | ブートキャンプ前期（【分析プロジェクト】Rを使った統計学） | 統計解析用プログラミング言語であるRを使った、仮説検定、回帰分析 |
| 7 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | ブートキャンプ前期（ウォークスルー①（統計学）） | お菓子メーカーのケースを用いて、回帰分析で営業データを分析 |
| 8 | 215分 | e-learning(オンデマンド配信) | ブートキャンプ前期（【分析プロジェクト】Pythonを使った機械学習・AI） | Pythonを使用して、機械学習の教師あり学習を学習 |
| 9 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | ブートキャンプ前期（ウォークスルー②（機械学習）） | 実際のタクシー配車サービスの価格データを使い、価格の予測モデルを構築 |
| 10 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | データ分析プロジェクトの全体像とウォークスルー | Why Analytics? – なぜデータ分析を行うのか？、ケーススタディ、Level of Analytics - データ分析のレベル |
| 11 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | 統計的・確率的アプローチ導入 | 集計では見えてこないより深い分析を行う上でのデータの確認方法の習得EDA)と、事象を確率的に捉えることで統計的アプローチの基礎を築く |
| 12 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | 確率分布 | 事象と確率分布、事象を確率的に表現する、確率変数・確率分布、代表的な確率分布、パラメーター推定と当てはまりの良さ |
| 13 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | 仮説検定 | 仮説検定のアイディアを理解する |
| 14 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | データに対する批判的思考 | データを扱うことの難しさ、データの罠、データ分析の制限、Dive into data要約統計量&分布、仮説探索と仮説検証のリアル |
| 15 | 180分 | e-learning(リアルタイム) | データ分析課題レポート発表 | ブートキャンプ後期を通しての課題があり、その課題レポートの提出、発表、フィードバック |