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統計学・データエンジニアリング・データ分析・AIを
学ぶための第一歩

データリテラシー入門講座

データ利活用に関する包括的な視点を得る

データを活かしてビジネス価値を生み出すことを「データ利活用」と呼びます。

近年、企業はデータ利活用によって競争力を高めるために、データ分析やAI開発に積極的に取り組んでいます。データ利活用を推進する人材になるためには、統計学や機械学習などの具体的な分析手法だけでなく、法律やデータ基盤といった関連領域の様々な知識が必要です。

しかし、それらを習得することは、初学者にとってかなり高いハードルであると言えます。

そこで本講座では、本格的に統計学・データエンジニアリング・データ分析・AIなどについて学ぶ前の段階として、データ利活用のための基礎知識を学びます。また、データの種類別の利活用事例や、データの保護に関する事例の紹介も行います。

本講座を通じて、今後のデータ利活用推進の足元となるスキルを確かなものにしましょう。

講座の特長

  • 1

    データ利活用に関する包括的な知識を
    効率よく身につけることができる

    データリテラシーの全体像をはじめ、データ利活用の事例、データ利活用に関わる法律・倫理やセキュリティ、
    そして実際のデータ利活用の進め方やデータマネジメント、総合ワークまで、包括的な知識を身につけます。

得られる知識・スキル

  • データ利活用を推進する上で必要となる知識

    データ利活用のための社内体制や方針について議論ができるようになります。 統計学・データエンジニアリング・データ分析・AIなど、次に何を学ぶべきか指針を立てられるようになります。

こんな方におすすめ

  • データをビジネスに活かしたいと考えているが、まず何を学べば良いのか分からない初学者
  • データ分析の担当者と適切なコミュニケーションを取りたいと考えているビジネス担当者

カリキュラム

  • 第1章 データリテラシーの全体像
  • 第2章 データ利活用の事例
  • 第3章 データ利活用に関わる法律・倫理
  • 第4章 データ利活用に関わるセキュリティ
  • 第5章 データ利活用の進め方
  • 第6章 データマネジメント
  • 第7章 データ利活用に関わる課題
  • 第8章 総合ワーク

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

担当講師

小宮 寛季

小宮 寛季
スキルアップAI講師。東京電機大学大学院 未来科学研究科 情報メディア学専攻 修了。修士(情報メディア学)。修士課程では、ディープラーニングを用いた特徴抽出技術を応用し、効果音を元に類似効果音を検索するシステムを開発。学生時代は個別指導塾の講師として、小学2年生〜高校3年生の英語・数学・理科(物理)の指導に従事。2021年度ディープラーニング協会G検定・E資格合格者。

講座概要

講座名 データリテラシー入門講座
受講形式 オンライン講座:eラーニング形式
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。
講座時間 動画講義約2時間
料金 55,000円/1名(税込)
料金に標準で含まれるもの
  1. 動画講義
  2. 講座資料
動画の視聴期間 動画共有日から1年間
備考 請求書・見積書の発行対応はできませんので、あらかじめご了承ください。

よくあるご質問

  • 請求書・見積書の発行は可能ですか?
    本講座は、請求書・見積書の発行対応はできませんので、予めご了承ください。法人払いにて複数人分の申込を予定されている場合は、「お問い合わせ」よりご相談をお願いします。

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