| コースコード | DBE037 |
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| ITスキル標準 職種／レベル |
職種不問 |
| コース概要 | このコースは、データマイニングの代表的な方法論である「CRISP‐DM」に沿って、予測モデルを構築する一連の流れおよびモデルを構築するために必要な各種分析手法を学習します。受講者はソフトウェアをインストール可能なPCを用意いただくことを推奨します。お手元にPCを用意いただくことで、画面の解説に従ってソフトウェアをインストールおよびハンズオンで確認しながら学習することができます。このコースを受講することで、今までよりもデータ分析を身近に感じていただくことができます。なお、このコースは「流れを体験！予測モデルの構築プロセス（ケーススタディ編)）‐ データのバリューアップから結果説明に至るまで‐」コースを受講するための前提コースとなります。 |
| 到達目標 | ・データマイニングの基本プロセスを説明できる。 ・多変量解析やクラスター分析、決定木分析などデータマイニングの基本的な手法を説明できる。 ・「流れを体験！予測モデルの構築プロセス（ケーススタディ編）」コースで使用するツールの基本操作を説明できる。 |
| 対象者 | ・データ分析ツールを表計算ソフトやワープロソフトなどと同じように使いこなしたいと考えている方。 ・データ活用案件において、アナリティクスを担当する必要がある、したい方。 ・データ分析提案をするにあたり、実際のモデル構築がどんな作業になるかを知っておく必要があると思われる方。 ・分析モデリングの検討手順が分からず、データ分析の学習に迷われている方。 ・予測モデルの手法を体系的に学びたい方。 ・「流れを体験！予測モデルの構築プロセス（ケーススタディ編）‐データのバリューアップから結果説明に至るまで ‐」コース を受講される方。 |
| 前提知識 | ・一次方程式の関数（y=f（x））がわかること。 ・ソフトウェアのインストールができること。 ・平均や分散、標準偏差など基本統計量について理解できていること。 |
| 内容 | 1．データマイニング概要 2．データの理解、記述 3．ツールのインストール 4．演習データの説明 5．データの準備概要 6．データの準備操作 7．モデリング（多変量解析、クラスター分析、ニューラル・ネットワーク、決定木分析ほか） 8．全体まとめ 9．「流れを体験！予測モデルの構築プロセス（ケーススタディ編）」コースについて |
| 教材サンプル | |
| 標準学習時間 | |
| 学習形態 | eラーニング |
| カテゴリー | |
| コースフロー | |
| 備考 | ・学習終了日は3月31日になります。 ・説明の画面と説明テキストで学習するタイプのコースです。（音声の再生環境がなくても学習できます。） ・このコースは、インターネットによる研修のため、パソコンとWeb環境が必要です。 ・お申し込みの前に必ず学習利用環境、お申込方法をご確認ください。なお、ご利用にあたっては、ご受講者とお申込責任者の方のE-Mailアドレスが必須となります。 |
| 受講料 | ¥39,600（税込） |
| 空席状況 |
 ：空席あり |
 ：残り４席以内 |
 ：満席 |
 ：受付終了 |
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| 研修会場 | 開催日程 | 日数 | お申し込み | 空席状況 | 臨時 |
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