名古屋研修センタ（2019年8月）

0から始めるPython入門－データ分析での活用をテーマとして－

データ分析の一連の流れをテーマとしてPythonの基本的な構文やデータ構造を修得します。

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仮説構築と調査検証－仮説構築の考え方を学び、仮説に沿った調査手法を選択し、調査結果を読み解く－

ビッグデータの分析であっても、分析結果から意味を読み解き、活用するのは人間です。

このコースでは、問題解決における仮説構築と調査検証を具体的に遂行する思考力を高めることを目的としています。

仮説構築とは、既に分かっている事実から、帰納・演繹の思考体系を用い、仮説を構造的に展開する思考力です。また、調査検証とは、仮説を検証するためのデータ収集、仮説と収集したデータから分析手法を選択すること、適用結果と仮説の対比・解釈から成ります。これらを、実践演習を通して学習します。

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データ利活用のパターンとビジネス着想

IoTの事例は昨今たくさんあります。ただ、いくら事例を見ても、それだけでは自分のビジネスにおける活用は思いつきません。事例で示されるのはそのビジネス、その状況での非常に具体的な話であって、自分のビジネスとは何から何まで条件が違うのですから、どの箇所を参考にすればいいのか分かりません。適度に同じところと違うところが混在する抽象化が着想には必要となります。

このコースでは、データ利活用を以下の9パターンに抽象化し、具体的な利活用例とそれらを抽象化・整理したパターンを交互に見ることで、自らのビジネスに置き換えたデータ利活用のアイディア着想ができます。

・入力の手間を無くせる
・行かなくても確認できる
・OODAループが活気づく
・未然に防げる
・長い付き合いにできる
・コミュニティにできる
・タイムリーにコンタクトできる
・採ってほしい行動を進んで採ってもらえる
・最適化できる

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定量分析のスキル－問題解決の精度を高める－

データ分析には一般的な分析の流れがあり、ビッグデータのような大量のデータを分析する時にこそ、その流れを意識する必要があります。

このコースは、ビジネスにおける問題発見と解決の具体的な流れに従い、お客さまの課題を捉え、具体的に提案・解決する能力を高めることを目的としています。

問題発見と解決とは、課題の構造化と仮説立案、分析結果（グラフ・チャート）をイメージしたデータ収集、多面的な評価軸で比較・分析することであり、これらも含めて、問題発見と解決のステップ全体を具体的に学習します。問題発見と解決の概念やスキルに関する講義だけではなく、サプライチェーンの実事例をもとに「どの地域を重点におくべきか、売り逃しはどこか、どこまで改善できるか」といったことを考えるケース演習と、ミニ演習を組み合わせており、大変実践的なものとなっています。ケース演習やミニ演習での失敗、気付き、成功体験を通して、大量のデータに自身が惑わされず何を読み取るか、またデータの意味をどう考え、扱うかということについて学習します。

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IoT概説

IoTの全体像を理解します。

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名古屋地区／大津通電気ビル4階

• 地下鉄名城線 矢場町駅 6番出口から西へ徒歩2分
• 地下鉄東山線 栄駅 サカエチカ7番出口から南へ徒歩5分

• *4階にてコース別会場案内をご確認のうえ、直接研修室にお入りください。
• *駐車場はありませんので車でのご来場はご遠慮ください。