東京都新宿区新宿6-27-30 新宿イーストサイドスクエア17階
ITやあらゆるモノがインターネットにつながるIoTの進歩によって様々なデータの重要性に注目が集まり、多種多様で大量のデータが溜められるようになったことで、データ分析の専門家であるデータサイエンティストのニーズは年を追うごとに高まってきています。それに加え、AI（人工知能）の技術進歩によるデータ分析の自律化によって、分析されたデータが正しいか正しくないかを見分ける、より高度なスキルを持つデータサイエンティストが今もとめられています。
データサイエンティスト塾では、企業に従事している講師自身の経験とノウハウをもとに、企業で即戦力となるデータサイエンティストを育成します。具体的には、統計学の知識やITを駆使したデータ処理といったスキルだけでなく、実例を用いビジネスニーズに基づいた「実行可能な」形にデータを落とし込める実践的なデータ分析を初歩から体系立てて学ぶことを目的にします。
こうした動きの中、KANでは、ビジネスニーズに基づいた「実行可能な」形にデータを落とし込めることができる実務的なデータサイエンティストを育成するため、ソフトバンク・テクノロジー現役データサイエンティストの高橋威知郎氏を講師に招き、実践型データサイエンティスト育成カリキュラム「データサイエンティスト塾」を開講いたしました。
2017年春に第1期を開催し、今回は第2期生の募集になります。
今回はPythonを使いながら分析を実践していただきます。
また、初回オリエンテーション参加時に、参考書籍として講師著書を無料配布いたします。
| 日程（各回19:00 - 20:00） | 内容 |
|---|---|
| 10/24（火） | ビジネスアナリティクス概論 |
| 10/31（火） | ビジネスアナリティクス概論 |
※本編講座全5回を受講するには、初回オリエンテーション（いずれかの日程）へのご参加が必須となります
興味はあるけど、いきなり申込するのは躊躇するかも・・・という方は、
参加無料のオリエンテーションでぜひお試しください。
※下記の講師著書を参考書籍として無料配布いたします。
データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法
初回オリエンテーションのお申込みはこちらからお申込みください。
| 日程（各回19:00 - 20:30） | 内容 |
|---|---|
| 第1回 11/7（火） | ビジネスアナリティクスの基礎の基礎 |
| 第2回 11/14（火） | Pythonによる「異常検知」 |
| 第3回 11/21（火） | Pythonによる「要因分析」 |
| 第4回 11/28（火） | Pythonによる「将来予測」 |
| 第5回 12/5（火） | Pythonによる「評価決定」 |
※各回、本編講座終了後に30分程度の学習・復習時間を設けます（20:30 - 21:00）
講師もその場にいますので、不明点などお気軽にご質問ください（任意参加）
※本編講座では、PCを使用いたします。
PCはご用意しておりませんので、必ずご持参をお願いいたします。
※参加無料です。
興味はあるけど、いきなり申込するのは躊躇するかも・・・という方は、
参加無料のオリエンテーションでぜひお試しください。
| 各回1講座 | 全5講座 | 全5講座一括申込 |
|---|---|---|
| 18,144円 | 90,720円 |
※本ページは、本編講座全5回の一括申込（クレジット決済のみ）となります。
※第1回～第5回は各回別にそれぞれお申込みも可能です（銀行振込のみ利用可）
銀行振込での一括申込、第1回～第5回の各回別の申込に関しては、こちらよりお申込みください。
【第一期】データサイエンティスト塾
| ＜初回オリエンテーション＞ビジネスアナリティクス概論 |
|---|
| ・今回の内容（目的・流れ・学ぶこと） |
| ・ビジネスアナリティクスと3大分析テーマ |
| ・データの3つの技術 |
| ・数字の3つの技術 |
| ・【Coffee Break】今週のデータサイエンティスト失敗談 |
| ・「データサイエンティスト塾」概要のご紹介 |
| ・「データサイエンティスト塾」で得られること |
| ・講師紹介 |
| ＜第1回＞ビジネスアナリティクスの基礎の基礎 |
|---|
| ・今回の内容（目的・流れ・学ぶこと） |
| ・ビジネスアナリティクスの成功プロセス |
| ・ビジネスアナリティクスのマネジメント |
| ・押さえておくべき4つのデータ分析 |
| ・【Coffee Break】今週のデータサイエンティスト失敗談 |
| ・統計＆機械学習モデル構築の基礎の基礎 |
| ・Pythonの基礎の基礎 |
| ・今回のまとめ＆次回に向けて |
| ＜第2回＞Pythonによる「異常検知」 |
|---|
| ・今回の内容（目的・流れ・学ぶこと） |
| ・ビジネスアナリティクスの「異常検知」とは？ |
| ・【Coffee Break】今週のデータサイエンティスト失敗談 |
| ・実践！ Pythonによる「異常検知」 |
| ・異常検知の勘所 |
| ・今回のまとめ＆次回に向けて |
| ＜第3回＞Pythonによる「要因分析」 |
|---|
| ・今回の内容（目的・流れ・学ぶこと） |
| ・ビジネスアナリティクスの「要因分析」とは？ |
| ・【Coffee Break】今週のデータサイエンティスト失敗談 |
| ・実践！ Pythonによる「要因分析」 |
| ・「要因分析」の勘所 |
| ・今回のまとめ＆次回に向けて |
| ＜第4回＞Pythonによる「将来予測」 |
|---|
| ・今回の内容（目的・流れ・学ぶこと） |
| ・ビジネスアナリティクスの「将来予測」とは？ |
| ・【Coffee Break】今週のデータサイエンティスト失敗談 |
| ・実践！ Pythonによる「将来予測」 |
| ・「将来予測」の勘所 |
| ・今回のまとめ＆次回に向けて |
| ＜第5回＞Pythonによる「評価決定」 |
|---|
| ・今回の内容（目的・流れ・学ぶこと） |
| ・ビジネスアナリティクスの「評価決定」とは？ |
| ・【Coffee Break】今週のデータサイエンティスト失敗談 |
| ・実践！ Pythonによる「評価決定」 |
| ・「評価決定」の勘所 |
| ・今回のまとめ＆全体総括 |
※カリキュラムは予告なく変更になる場合がございます。
シニアコンサルタント（ソフトバンク・テクノロジー株式会社 技術統括 ストラテジックパートナー本部）
国家公務員を退官後ビジネスコンサルタントとして、主に大手消費財メーカー・小売りに対し、マーケティング戦略およびプロダクト戦略、マーケティングROI、ライフタイムバリューなどに関するコンサルティングを提供。 現在は、一歩進めたフィジタル（ネットとリアルの融合）マーケティングのコンサルティング業務に従事している。
1997年 国家公務員としてデータ分析業務および応用数学の研究
2002年 ビジネスコンサルタントとしてマーケティング戦略などの立案支援
2014年 ソフトバンク・テクノロジー入社
データアナリティクスのサービス開発およびコンサルティング・サービスの提供
情報システム数理専攻(理系) / 数理工学修士号取得
中小企業診断士（経済産業大臣登録）
連載
「データ分析の質を高める5ステップ 」翔泳社（ウェブメディアBiz Zin）
「資料作成の質を高める5ステップ 」翔泳社（ウェブメディアBiz Zin）
「データ分析で時流を先取りする方法」日経ＢＰ社（日経ビッグデータ・オンライン版）
「達人に学ぶ課題解決」日経BP社（日経ビッグデータ・2015年5月号および6月号・冊子版）
寄稿
「数字を読む」読売新聞社（読売ADリポートojo＜オッホ＞2015年4・5月号・オンライン版および冊子版）
講演
「データサイエンティストサミット 2014 Autumn」翔泳社
「ビッグデータカンファレンス 2015 Spring」日経BP社
■データサイエンティストの秘密ノート 35の失敗事例と克服法
飯島 俊輔さん（東京電機大学大学院）
第一期生としてデータサイエンティスト塾に参加された飯島さんに、受講動機や受講後の感想などをお伺いいたしました。
－データサイエンティスト塾を受講しようと思ったきっかけを教えてください。
飯島氏 もともと研究活動で、得られたデータから何が言えるか第三者に説明することを要求されていて、検定を用いて分析を行う機会は何度かありましたが、それが正しい分析であるか自信が持てないこともありました。
ですが、一人で勉強するには難しさを感じ、かといって研究室内に詳しく教えてくれる学生、先生もいなかったので、現場のプロに指導いただけるのはとても貴重な体験で為になりました。
KAN | 株式会社環
株式会社KANは、国内におけるWebマーケティングの先駆けとして2000年に設立。IoT時代における企業のデータ活用を支援するため、データ分析に特化した教育サービスを提供しています。Web解析事業の国内・海外における展開支援実績からBtoB、BtoC企業向けデジタルマーケティングリーダー研修、Webサイトのコンサルティングなど実践に基づく人材育成、企業支援を強みとしています。
※当ビル1FのエレベーターホールEAST側より17階受付までお越しください。
日々の「仕事」をもっと有意義で素晴らしいものに - Make Your Work More Wonderful- ITツールは日々の仕事に不可欠なツールとなり、その活用度具合で、人々の仕事が効率的で楽しいものにするための教育サービスを展開しています。国内におけるデータマーケティングの先駆けとして2000年に設立。IoT時代に向けてデータ分析を活用した教育サービスを提供しています。 ...
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