概要

このプログラムは、データ分析の本質を理解し、直面する課題に必要なアプローチを見つけ出すことを目的としたオンラインプログラムです。
このプログラムの特徴は、AI・機械学習や統計学や技術的なテクニカルトピックを扱うことではありません。データ分析とは何か、どのように考えればいいのか、データをビジネスに活用することの価値は何かを、体験を通して学ぶことができます。
DBICでは、このプログラムを2019年から定期的に開催しています。
イノベーションや新規事業を生み出すための第一歩は、グローバルスタンダードであり前提条件である「Problem Statement」を描くことだと、DBICでは説明しています。
データやAIを活用するためにも「Problem Statement」は必須であり、これはビジネスサイドが考えるべき重要な課題です。
日本企業がまず注力すべきは、適切なProblem Statementを描くためのビジネスサイドのトレーニングです。この本質が十分に理解されていない限り、いくら優秀なデータサイエンティストを採用しても、データやAIを有効に活用することはできません。
本講座は、データをより有効に活用したいと考えている方のための講座です。

過去に受講された方の声をご紹介します。

• データから見えてくる本質をつかむことの大切さがわかりました。
• 材料（データ）だけでなく、調理のプロセス（考える力）が重要だと気付いた。
• グループワークで、今まで持っていなかった視点を知ることができた。

などの感想が寄せられています。

＜参考＞【横塚裕志コラム】日本で「データ活用」「AI活用」が進まない理由

取り組むテーマ

データアナリティクスの本質を集計と可視化だけで迫る講座
※AI・機械学習や統計学ではなく、技術的なトピックは扱いません。

学習ゴール

データ分析の本質を理解し、あなたが直面する課題に必要なアプローチを見つけ出します

1. 分析目的の重要性、 データの制限、分析手法の制限の存在を理解する。
2. 要約統計量や集計の限界や、分布を見ることの必要性、データの可視化による印象の違い、ミスリーディングな解釈につながることの危険性の意味を理解し、自ら気付ける。
3. 上記の理解を踏まえて、データを批判的に見ることで初期仮説や常識を覆すインサイトを抽出しようとするデータアナリティクスに向かう姿勢を養う。

講義形式

事前学習でeラーニング、合計5回× 3時間のオンライン講義
Day3とDay4、Day4とDay5の間はワーク期間とし2週間のインターバルを設けます。
その間は各グループごとに作業を行います。
講師とのメンタリングセッションはチームの意向があれば対応可能です。

対象

DBICメンバー企業

• オンライン・グループワークを主体的に参加できる方（顔出し推奨）
• ビジネスを動かすデータ分析を志す方
• グループワークに抵抗がなく、すべての講義に出席できる方
• 講義の間のインターバルでグループワークを行うことができる方
• Excel（もしくはBIツール）をインストール可能なPCをお持ちの方（約15万レコードのデータを扱います）

＜参加条件＞
原則、全ての回にご参加ください。

開催日程

■Day1
10/11（火） 15:00~18:00
アナリティクスを行う上で必要な思考
※終了後に懇親会を予定 18:00〜19:00
　■Day1.5　課題:eラーニング「データの罠と避けるための批判的思考」(1時間程度)
　■Day1.6　補講: 初めてのTableau（オンライン）①任意参加　10/14（金）18:00-19:00

■Day2
10/18（火） 15:00~18:00
データの罠と避けるための批判的思考
　■Day2.5　補講: 初めてのTableau （オンライン） ②任意参加　 10/21（金）18:00-19:00

■Day3
10/25（火） 15:00~18:00
データ分析プロジェクト①
　■Day3.5　ワーク日 11/1（火） 15:00~18:00
　■Day3.6　各グループで分析作業、必要なら別途、講師と個別セッション（1時間程度）

■Day4
11/8（火） 15:00~18:00
データ分析プロジェクト②
　■Day4.5　ワーク日 11/15（火） 15:00~18:00
　■Day4.6　各グループで分析作業、必要なら別途、講師と個別セッション（1時間程度）

■Day5
11/22（火） 15:00~18:00
成果発表

※タブロー初心者の方向けに補講を行います。
　操作方法に不安がある方はご参加ください。２回とも同じ内容になりますので、いずれか１回にご参加ください。
※途中に休憩等挟みます。進行状況により時間等変更する場合がございます。
※カリキュラムの詳細は変更する可能性があります。

■Day6 以降(終了後)
定期的な交流会の実施

まずはプログラム終了の一ヶ月後に集まり、業務での学びの活かし方や、データ活用に向けた自社の課題などを持ち寄り、交流を深めていきながら課題の解決策を探っていく。

12月頃実施予定。決定次第ご連絡いたします。

参加者の声

・分析を行うに当たっての考え方を学べたことであったり、他社の方々と交流ができたりと、とても有意義な時間となりました。

・全く違う意見を言い合えるのが良い経験となりました。

・新入社員及びマネジメント層（データ分析をバズワードとしている層）におすすめしたい。

・データサイエンティストだけでなく、業務改善に取り組んでいる一般の方にも薦められる講座だと思います。

講師ご紹介

堅田洋資 氏

（株式会社データミックス 代表取締役） 日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。データミックスではこれまで400名以上の社会人に対してデータサイエンスやAIに関するトレーニングを行う。 また、大手企業からスタートアップまでデータサイエンス組織に関するコンサルティングやアルゴリズム開発の支援を行う。 データミックス設立前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。 University of San Francisco, M.S. in Analytics修了。一橋大学商学部卒業（統計学・データサイエンス専攻）。