最短で学ぶ
データ分析のための理論と実装力

データサイエンス
実践コース

data science

データサイエンス実践コース

データサイエンス実践コースとは

実データを用いた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。

result

result

実績

50,000 名以上が受講した、
確かな実績と圧倒的な満足度

  • 受講者数50,000名以上

    students

    受講者数50000名以上

    • 2021 年 11 月 1 日時点のキカガクの有料コンテンツ受講者数
  • 講義満足度
    講義満足度93.6%

    93.6%

    Satisfaction

    講義満足度93.6%

    • 2021 年 2 月 1 日時点に脱ブラックボックス講座を受講した
      14,732 名に対して調査を実施
    • 講義満足度 5 段階中の 4 点もしくは 5 点と回答した人の比率

clients

clients

受講企業

500社を超える
クライアント&パートナー

500 社を超えるクライアント&パートナー

learning

課題に基づいた適切な
データ分析と結果の解釈

  • データサイエンス実践コース

    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

  • データサイエンス実践コース

    受講後のゴールイメージ

    ・目的に合わせてデータ加工・可視化ができる

    ・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

    ・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

reason

reason

講座の特徴

選ばれている理由

  • データ分析レポート

    統計の基礎理論から実装力

    実データを使用した豊富な演習を通して、統計や数理知識の習得からデータ加工・可視化をプログラミングで行える実装力を身につける

  • データ分析レポート

    データサイエンスを 5 Step で習得

    ビジネス現場で使用できるデータサイエンスを、課題設定からデータの把握、分析、結果の解釈まで演習を通して一気通貫で習得する

curriculum

curriculum

カリキュラム

※横スクロールでご覧いただけます

  • 1 日目
  • 2 日目
  • 3 日目
必須
統計分析の基礎からプログラミングによる実装を学ぶ
時刻 タイトル 学ぶこと
9:30-10:00 イントロダクション
  • データサイエンスとは
  • データ分析の活用方法
  • データサイエンスの流れ
  • 環境構築
10:00-11:00 Python 速習
  • NumPy
  • Pandas
  • Matplotilib / seaborn
  • COVID-19data を用いたデータ操作
11:00-11:30 STEP1. 課題設定
  • データ分析の 5step サイクルについて
11:30-12:00 STEP2. データの取得・構造化
  • NumPy / Pandas / Matplotlib の基礎
  • データの取得と理解
13:00-15:00 STEP3. 探索的データ分析
  • 記述統計の基礎
  • Python を用いた探索的データ分析
  • 演習:実データを用いた統計的仮説検定
15:00-17:30 STEP4. 統計的仮説検定
  • 登記的仮設検定の基礎
  • 演習:実データを用いた統計的仮説検定
必須
統計分析の基礎からプログラミングによる実装を学ぶ
時刻 タイトル 学ぶこと
9:30-9:45 Day1 の振り返り
    9:45-12:00 STEP4. 多変量解析①
    • 相関分析の基礎
    • 回帰分析の基礎
    • 演習:実データを用いた回帰分析
    13:00-15:00 STEP4. 多変量解析②
    • 主成分分析
    • 演習:実データを用いた主成分分析
    15:00-17:00 STEP4. 多変量解析③
    • クラスター分析
    • 演習:実データを用いたクラスター分析
    17:00-17:30 STEP5. 分析結果の解釈
    • 分析結果の解釈
    • 分析結果の説明・可視化
    • レポーティング
    必須
    統計分析の基礎からプログラミングによる実装を学ぶ
    時刻 タイトル 学ぶこと
    9:30-10:00 Day1,2 の振り返り
      10:00-12:00 その他の解析手法や機械学習モデルの説明性
      • ロジスティクス回帰分析
      • 決定木分析
      • 効果検証
      • LIME, SHAP
      13:00-16:00 総演習
      • 課題設定
      • 5step サイクルの実践
      • 課題解決の施策立案
      • レポート作成
      16:00-17:30 成果発表
      • 分析結果発表
      • フィードバック
      • まとめ

      flow

      flow

      受講までの流れ

      • step
        01

        申し込み

        希望日を選んでフォーム送信。
        メールで Zoom URL、事前予習動画、請求書が送付されます。

        申し込み
      • step
        02

        事前予習動画 視聴

        受講日までに事前予習動画を視聴。
        講義は事前予習動画の内容を前提に行います。時間に余裕を持ってお取り組みください。

        事前予習動画 視聴
      • step
        03

        受講開始

        当日は指定の時間までに Zoom URL にアクセスし、受講開始。

        受講開始

      受講料金

      100,000

      (税込 110,000 円)
      • オンラインハンズオン形式 (7 時間 × 3 日間)のコースです。

      faq

      faq

      よくあるご質問

      • プログラミング・機械学習未経験でも受講できますか?

        未経験者でもわかる予習動画をご用意しております。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。

      • 請求書は受講前に発行できますか?

        可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。

      • セミナー中止の可能性はありますか?

        最少催行人数は 3 名です。セミナー開始日の 2 週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止いたします。中止の場合のみご連絡を差し上げております。

      • 見積書が欲しいです。

        こちらのフォームより必要情報を記入ください。担当者より見積書をPDFでお送りさせていただきます。

      • 受講日が未定なのですが、日付未定でも受講申し込みができるような予約チケット(バウチャーチケット)はありますか?

        バウチャーチケットを用意しております。先払いで購入して頂き、発行日より1年間が有効期限となります。ご希望の方はこちらのフォームより必要情報をご記入ください。

      DOWNLOAD

      研修を検討されて
      いる方へ
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