キカガクのデータ分析・統計研修とは?

DX Blog

キカガクのデータ分析・統計研修とは?

本記事では、キカガクが提供するデータ分析・統計研修を基礎から応用編までご紹介いたします。

また、キカガクのDX を推進するデータサイエンティスト育成やデータリテラシー向上のため研修ついては下記記事でもご紹介しております。
データサイエンス 研修をお探しの方はこちらの記事もご参考ください。

DX に求められるデータ分析とは

DX においてデータ分析の知識やスキルはどういったものが求めるられるのでしょうか。
本記事では、経済産業省とIPA(独立行政法人情報処理推進機構)にて設定されたデジタルスキル標準をもとに見ていきたいと思います。

デジタルスキル標準とは

デジタルスキル標準とは、ビジネスパーソン全体に向けた DX の基礎知識やマインドスタンスを学習するための項目や、DX を推進するうえで必要な人材とスキルをまとめた指針で、DX リテラシー標準DX 推進スキル標準から構成されています。

デジタルスキル標準についての解説はこちらの記事でも実施しています。

DX リテラシー標準におけるデータ活用のための知識やスキル

DX リテラシー標準とは、全てのビジネスパーソンが身につけるべき能力・スキルの標準を明示したものです。そこにおける AI に関連する項目は下図のようになります。

テーマ

内容

項目例

社会におけるデータ

「データ」には数値だけでなく、文字・画像・音声等様々な種類があることや、
それらがどのように蓄積され、 社会で活用されているか知っている

  • データの種類
  • 社会におけるデータ活用

    など

データを読む・説明する

  • データの分析手法や結果の読み取り方を理解している
  • データの分析結果の意味合いを見抜き、
    分析の目的や受け取り手に応じて、適切に説明する方法を 理解している
  • データの分析手法(基礎的な確率・統計の知識)
  • データを読む(比較方法・重複等)
  • データを説明する(可視化・分析結果の言語化)

    など

データを扱う

データ利用には、データ抽出・加工に関する様々な手法や、
データベース等の技術が欠かせないことを理解している

  • データの抽出・加工(クレンジング・集計等)
  • データの出力
  • データベース(データベースの種類、構造等)

    など

データによって判断する

  • 業務事業の構造、分析の目的を理解し、
    データを分析・利用するためのアプローチを知っている
  • 期待していた結果とは異なる分析結果が出たとしても、
    それ自体が重要な知見となることを理解している
  • 分析の結果から、経営や業務に対する改善のアクションを見出し、
    アクションの結果どうなったかモニタリン グする手法を理解している
  • データドリブンな判断プロセス
  • 分析アプローチ設計
  • モニタリングの手法

    など

出典:デジタルスキル標準 ver.1.0

つまり、実際に DX におけるデータの利活用の中核に関わる人材でなくても、上記の項目について把握しておく必要があることがわかります。

DX 推進スキル標準におけるデータ活用のための知識やスキル

DX 推進スキル標準とは、DX を推進する人材の役割や習得すべきスキルの標準を示した指針です。

その DX 推進スキル標準において DX を推進する人材のタイプを 5 つ示していますが、その中で データ分析や統計分析が求められる人材タイプ(人材類型)は「データサイエンティスト」になります。

人材類型

役割

データサイエンティスト

DX の推進において、データを活用した業務変革や新規ビジネスの実現に向けて、
データを収集・解析する仕組みの設計・実装・運用を担う人材

出典:デジタルスキル標準 ver.1.0

そのデータサイエンティストに求められるスキルのうち、「データ活用」のうち、機械学習やディープラーニングを除いた AI・データサイエンス領域における必要知識やスキルは次のようになります。

スキル項目

内容(スキル項目ごとの説明)

  • 数理統計
  • 多変量解析
  • データ可視化

統計学的知見に基づく手法を用いて、
データを解析し、その結果を洞察するスキル

  • 基礎数学 (統計数理基礎、線形代数基礎、微分・積分基礎、集合論基礎)
  • 予測(回帰・分類、評価)、推定・検定、グルーピング(グルーピング、異常検知)
  • 性質・関係性の把握(性質・関係性の把握、グラフィカルモデル、因果推論)
  • サンプリング
  • データ加工(データクレンジング、データ加工、特徴量エンジニアリング)
  • 意味合いの抽出・洞察
  • データ可視化(方向性定義、軸出し、データ加工、表現・実装技法、意味抽出)
  • 時系列分析、パターン発見、シミュレーション・データ同化、最適化

出典:デジタルスキル標準 ver.1.0

上記はデータサイエンティストに求められる一部の能力になりますが、データ解析から洞察を導きビジネス価値を創出する人材として、まずは上記のような知識とスキルが最低限必要になります。

では次章から上記のようなスキルを育成するためにキカガクが提供している研修をご紹介します。

なお、本記事ではデータ分析や統計分析系の研修を中心にご紹介しますが、AI や機械学習を中心とした研修は下記の記事でご紹介しています。

【基礎から実践まで】キカガクの機械学習研修
【基礎から実践まで】キカガクの機械学習研修

キカガクの研修の特徴

まずはキカガクの研修の特徴からご紹介します。

キカガクは AI やデータサイエンスをはじめとして 企業の DX における人材育成をサポートしている教育・育成の会社です。

すでに 700 社以上の企業の DX 人材の育成に携わっており、キカガクの研修が選ばれている理由や特徴は例えば次のようなところにあります。

コンテンツの幅の広さとカスタマイズ

キカガクが提供している研修をデジタルスキル標準に沿ってマッピングすると、下図のようになります。

データ分析やデータサイエンス領域においても、レベル別にも技術別にも幅広い研修をご用意しております。

上記の幅広い研修から研修を組み合わせ、自社の育成方針や課題にそった研修をご提供しております。

なお、キカガクの研修ロードマップについては下記の記事で詳しくご紹介しております。

研修と実活用の差を埋める PBL 研修

キカガクの研修の中でも、特に PBL 研修が人気です。PBL 研修とは、受講⽣⾃⾝が現場の課題を持ち寄り、 データ分析や AI 活⽤によって実課題を解く「課題解決型研修」です。

せっかく機械学習を学んでも現場に活用できない、知識を学ぶだけでなく実務に沿ったアウトプットまで研修で実施したいなど、研修と活用との GAP に悩む育成担当者の方もいらっしゃると思います。

キカガクの PBL 研修は、そういった課題を解決し、活用を見据えた育成を 実施しています。

研修満足度の高さ

弊社が無料で提供している脱ブラックボックスコースをご受講くださったことがある方はご実感くださっているかもしれませんが、時には手書きを交え、難しい理論や数学的な要素の重要なことを丁寧にに伝えることで、わかりやすく学びの多い教育に力を入れています。

また、知識研修に偏るのではなく、インプットとアウトプットを繰り返しながら学習することで、受講者の習熟度を高めています。

さらに、実績豊富な講師が受講生と密接にコミュニケーションを図ることで、習熟度を図りながら進めたり、集中力をコントロールする研修運営を実施しています。

こういった育成へのこだわりがキカガクの研修の「満足度の高さ」を生み出しており、お陰様で 700 社以上の企業に選んで頂いております。

【入門・基礎編】キカガクのデータ分析・統計分析研修

まずは、前提知識がない方でもご受講いただける入門編やプログラムも少し入ってくる基礎編をご紹介します。

データサイエンス入門コース

コース概要

データ活用のための第一歩を踏み出すためのコースです。
取得したデータの見方、可視化、解釈について体系的に学ぶことができます。

対象者

  • データ分析結果を目にするが、概念が全く理解できていない方
  • DX やデータサイエンスについて学習をはじめようと考えている方
  • データサイエンスの学習を始めようと考えている方

研修の到達点

  • 社会におけるデータの利活用の現状を理解している状態
  • 与えられたデータを読み取ったり説明することができる状態
  • データを利用するときの注意点を理解し、ビジネスに臨める状態

実施形式

eラーニング

コース概要

こちら

Python & 機械学習実践コース

コース概要

AI・機械学習の理論はもちろん、Python の環境構築から基礎構⽂まで丁寧に説明されたコースです。
初学者の⽅でも挫折しないよう⼿書き数学でわかりやすく説明されており、ストーリーで体系的に学ぶことができます。

対象者

  • これからAI、機械学習を学び始める方
  • ブラックボックス化した機械学習の理論の理解を深めたい方
  • Python の基礎を体系的に学びたい方

研修の到達点

  • AI、機械学習の概念や専門用語について理解できている状態
  • 数学の基礎知識を習得し、機械学習の理論を説明できる状態
  • Python の基礎を学び、データの読み込みから機械学習の実装まで一連の流れを習得できている状態

実施形式

eラーニング

コース概要

こちら

デジタルスキル標準対応データ活⽤基礎コース

コース概要

経済産業省が取りまとめた「デジタルスキル標準」のうち、DX を推進する⼈材が習得すべき DX 推進スキルの1つである「データ活⽤」に関するスキルの全体像を掴むことができるコースです。
全 7 のスキル項⽬の全体像を概要として押さえることで、「データ活⽤」カテゴリの前提知識を⾝につけることができます。。

対象者

  • DX を推進する⼈材として、「AI・データサイエンス」の基礎知識から「データ・AI の戦略的活⽤」などのデータ活⽤領域の前提知識を⾝につけたい⽅

研修の到達点

  • 「デジタルスキル標準」とは何か、なぜ重要なのかを説明できる状態
  • 「データ活⽤」に関するスキル項⽬の全体像を把握できる状態
  • 今後⾃⾝が深めていく分野として、どのようなスキル項⽬があるかイメージできている状態

実施形式

eラーニング

コース概要

こちら

【実践編】キカガクのデータ分析・統計分析研修

次に、入門・基礎編の知識を前提に、よりデータ分析やデータ活用に力をおきアウトプットまで実施する実践編をご紹介します。

Tableau データ分析ハンズオンコース

コース概要

Tableau によるビジュアライズの利点を活かしながら、データ分析の一連を習得します。
BI の利点や Tableau の特徴から学べるため、ビジネス層からアナリストなど、幅広い方におすすめの研修です。

対象者

  • データ整理・可視化を中心としたデータ分析を行いたい方
  • BI を使用した提案やビジネス企画を考えているビジネス層の方
  • データビジュアライゼーションによる課題解決を行う初級アナリストの方

研修の到達点

  • Tableau の特徴と、機能のポイントを押さえている状態
  • Tableau によるデータ分析の流れを理解し実践できる状態
  • データ分析のための初中級レベルのビジュアライズを実践できる状態

実施形式

  • eラーニング
  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

データサイエンス活用コース

コース概要

データ分析基礎から正しい結果解釈の方法を学ぶ講座です。
ノーコードツールを用いた統計手法の実装を通し、データサイエンスの実践力を身につけます。
データドリブンに、課題発見・仮説立案・検証を行う流れを押さえ、ビジネス企画につながる示唆を得る事ができる状態を目指します。

対象者

  • データサイエンスを基礎から体系的に学びたい方
  • 経験や勘ではなく、データに基づき企画立案や意思決定を行いたい方
  • コーディングを行わずデータ分析を行いたい方

研修の到達点

  • 明日から使えるデータサイエンスを理解し、統計手法を理解している状態
  • 探索的データ分析を通して課題を発⾒し、適切なデータ分析、仮説の検証ができる状態
  • 可視化やモデルの出力結果から施策を検討できる状態

実施形式

  • eラーニング
  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

機械学習実践コース

コース概要

豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につける講座です。
データ前処理、モデル精度向上、評価指標など、統計・データ分析の基礎を演習を通じて習得します。

対象者

  • Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方
  • データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方
  • 実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方

研修の到達点

  • データ分析の基礎と機械学習の実装方法を習得できている状態
  • ケースに応じた手法を選択し、評価指標を用いて判断できている状態
  • データから課題を見出し、解決するためのアプローチを自身で考えられている状態

実施形式

  • eラーニング
  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

データサイエンス実践コース

コース概要

豊富な演習形式のデータ分析を通して、統計・数理の基礎知識、データ加工・可視化、解釈・レポーティングを学ぶ講座です。

対象者

  • データサイエンスを基礎から体系的に学びたい方
  • 課題発⾒や問題解決するためのデータ分析の⼿法を知りたい⽅
  • 実データで実践力を身につけ、データサイエンティストを目指す方

研修の到達点

  • 目的に合わせてデータ加工・可視化を行うことができる状態
  • 探索的データ分析を通して課題を発見し、適切なデータ分析、仮説の検証、理論の反証ができる状態
  • 分析結果を正しく解釈し、レポートとしてまとめることができる状態

実施形式

  • eラーニング
  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

データサイエンス応用コース

コース概要

データ分析に必要な統計・数理の応用的な手法を体系的に学ぶコースです。
データサイエンス協会スキルチェックシート・データ分析パートの独り立ちレベル技術の 6 割以上をカバーしたコースになります。

対象者

  • すでに基礎的なデータ分析実践を行ったことがある方
  • データサイエンティストに必要とされる高度な統計的手法を身につけたい方
  • 統計検定の受験を考えている方

研修の到達点

  • 高度な統計的手法を理解し、実際に分析を行うことができる状態
  • 各自の所有するデータに適切な手法を選択することができる状態

実施形式

  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

データサイエン理論用コース(統計検定 2 級対応)

コース概要

統計検定2級に必要な知識を体系的に学ぶコースです。
単なる知識を学ぶだけでなく、演習を十分に踏まえた構成となっています。

対象者

  • 基礎的なデータ分析・統計の知識がある方
  • データサイエンティストに必要とされる検定に挑戦したい方
  • データ分析の理論を学びたい方

研修の到達点

  • 様々な統計的手法を理解し、統計検定2級に合格できる状態
  • 統計的知識を結びつけた上でデータ分析が行える状態

実施形式

  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

【応用編】キカガクのデータ分析・統計分析研修

次に、実践編の知識を前提に、より高度な領域や技術を扱う応用編をご紹介します。

因果推論・効果検証コース

コース概要

因果推論の基礎を正しく理解し、実装するためのコースです。
理論の解説だけでなく、Python を用いたコーディングも同時に学ぶことができる内容です。

対象者

  • 施策の効果を検証したい方
  • 効果検証の正しい理解を学びたい方
  • 座学だけではなくコーディングを通じて効果検証の手法を理解したい方

研修の到達点

  • 因果の概要を掴み、相関との違いが明確になっている状態
  • 因果推論を実務に活用するイメージがついている状態
  • 因果推論のコーディングを実際に行うことができる状態

実施形式

  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

時系列解析特化コース

コース概要

時系列データの扱い方、統計モデル・機械学習モデルを用いた予測について学ぶコースです。

対象者

  • 時系列データの扱い方や各手法を学びたい方
  • 時系列データを用いた需要予測等を行いたい方

研修の到達点

  • 時系列データの構造を理解し、前処理や特徴量エンジニアリングを実装できる状態
  • 時系列データに対する各手法を理解し、予測モデルを検討・構築できる状態

実施形式

  • 集合研修(オンライン/オフライン)

コース概要

こちら

最後に

キカガクでは上記以外にも、研修をご用意しております。
例えば、キカガクの研修の特徴でもお伝えした実際の実現場の課題をテーマに上記コースで学んだことを活用していく PBL 研修等です。

このようなキカガクのサービスの特徴やコース詳細についての資料にて詳しくご紹介しております。
コースごと学習内容の詳細やスケジュール等今回ご紹介してきれていないコースやサービスもご用意あります。データ分析・統計研修を検討されている方のご参考になれば幸いです。


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