総務省統計局は、11月27日、ウェブ上で誰でも参加可能なオープンな無料講義「社会人のためのデータサイエンス演習」を開講した。Excelの基本的な操作ができることが前提条件で、週3時間程度の学習が必要になる。
「社会人のためのデータサイエンス演習」は、ビジネスの現場で求められているデータサイエンスをわかりやすく解説する。ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析(統計分析)の手法を身につけるという。
コースは5つの部分に分かれている。
第1週では、データサイエンスが必要とされる背景やデータ分析に基づく問題解決プロセスを紹介する。
第2週では「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(1)」として、記述統計によるデータの把握と、比較/傾向の視点について学ぶ。
第3週では、「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(2)」として、比較の視点(クロス集計の軸設定と見方)や傾向の視点(時系列データの解釈)について学ぶ。
第4週では、「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(3)」として、ビジネスにおける予測・評価(回帰分析による予測)と、分析結果の報告(記述と可視化方法)について学ぶ。
第5週では、講座全体のまとめと、ビジネスでデータサイエンスを実現するためのポイントについて説明する。
■関連サイト
「社会人のためのデータサイエンス演習」は、ビジネスの現場で求められているデータサイエンスをわかりやすく解説する。ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分析(統計分析)の手法を身につけるという。
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第1週では、データサイエンスが必要とされる背景やデータ分析に基づく問題解決プロセスを紹介する。
第2週では「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(1)」として、記述統計によるデータの把握と、比較/傾向の視点について学ぶ。
第3週では、「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(2)」として、比較の視点(クロス集計の軸設定と見方)や傾向の視点(時系列データの解釈)について学ぶ。
第4週では、「ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎(3)」として、ビジネスにおける予測・評価(回帰分析による予測)と、分析結果の報告(記述と可視化方法)について学ぶ。
第5週では、講座全体のまとめと、ビジネスでデータサイエンスを実現するためのポイントについて説明する。
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