講座詳細情報

申込締切日 / 2022-09-27ジャンル / マーケティング・プレゼン・ファシリテーション 学内講座コード / 22210024

「課題解決のためのデータ分析- 実践・基礎・応用」 ―キーエンス・受講生・研究者との課題解決の実践―【Zoom/90分/スキル/マネジメント/】

主催:明治大学リバティアカデミー明治大学リバティアカデミー オンライン講座(東京都)]

問合せ先:明治大学リバティアカデミー事務局 TEL:03-3296-4423

開催日
10月 5日(水)、10月12日(水)、10月19日(水)、11月 9日(水)、11月30日(水)、12月 7日(水)、12月14日(水)
講座回数
7回
時間
19:00~20:30
講座区分
後期 
入学金
 - 
受講料
21,560円
定員
20
補足
※この講座の申し込みは既に締め切りました。

講座詳細

【講座趣旨】
 ビッグデータの時代と言われて久しい。DXデジタルトランスフォーメーションやデータサイエンスへの取り組みが行われているが、冬の夜空に溢れんばかりに星が輝くなか、自らに必要な1等星を見つけることの大切さが身に染みている方々も少なくないのではないでしょうか。
 本講座は、キーエンスが考えるビジネスにおけるデータ分析の重要なポイントを踏まえ、受講者の課題の解決に向けて、実践的に習得するプログラムです。受講生の抱える課題を共有し、キーエンスの方とデータ分析を含む課題解決の実践を行います。

 キーエンス社は、営業利益率50%超、高収益の日本屈指の優良企業です。その成長を支えているのがデータ活用。20年以上、ビジネスの現場で試行錯誤を繰り返し、実践的なデータ活用ノウハウを蓄積しています。データ分析とは何か、ビジネスデータサイエンス実践と機械学習、データドリブン組織‐人材と文化の変革について講義をして頂きます。
 後半は、データによる課題解決のために必須となる統計学の基本の習得と応用例としての相関分析や回帰分析を行います。

【特記事項】
※本講座はリアルタイム配信型(見逃し配信付き)となります。
■見逃し配信視聴方法(収録動画のストリーミング配信)
各回実施日の翌々日(日・祝日を除く)21時までに会員のページ「マイページ」に公開します。
視聴期限は、最終回の収録動画を公開してから2週間後です。期間中は何度でも視聴できます。
見逃し配信に関する詳細及び注意事項は、下記「オンライン講座ご受講にあたって」をご確認ください。

※お申込み前に必ずオンライン講座ご受講にあたってをご確認ください。

※初めてZoomをご利用になる方は、Zoomご利用ガイドをご覧ください。

■受講に際し、必ず入会と受講のご案内をご確認ください。

【講義概要】
第1回 10月 5日(水) (イントロダクション)
ビジネスデータサイエンス入門
~データとは、データ分析とは~
本講義の目標、全体の構成と流れの説明。講師陣の紹介

「データ」「データ分析」の本質について考えることで、ビジネス×データサイエンスのエッセンスを理解していきます。また、データ分析プロセスモデルを紹介し、実践への準備を行います。

第2回 10月12日(水) ビジネスデータサイエンス実践と機械学習
ビジネスを想定したデモデータを用いて、データ分析プロセスを実践していきます(事前知識不要)。また、同様のデータから、日常業務に応用できる身近な「AI・機械学習」について見ていきます。

第3回 10月19日(水) データドリブン組織 人材と文化の変革
データ分析は、人材や文化といった組織の様々な要素と関連しています。ここでは、データドリブン組織となるためのフレームワークを紹介し、そのプロセスを実践していきます。

第4回 11月 9日(水) 「データ分析のための統計学の基本(1)
1.統計的判断-分布に基づく判断
2,課題到達の評価、原因分析のための統計的方法
―寄与度・寄与率

第5回 11月30日(水) 「データ分析のための統計学の基本(2)
データ間の関係の強さや異同を測る―関連係数Qなど。データ間の関係の強さや異同、差の有無などについて仮説の設定を含め、その検証方法について考えてみます。

第6回 12月 7日(水) 相関と回帰分析で課題を解決する(1)
課題へのアプローチと課題解決のための相関・回帰分析の利用を学びます。

第7回 12月14日(水) 相関と回帰分析で課題を解決する(2)
課題へのアプローチと課題解決のための相関・回帰分析の利用を深めます。

備考

【講座をお薦めする方】
◆今回は回数を増やし、受講生の課題解決に向けて講座を再構成していますので、継続受講生の方も課題をもってご受講ください。

【教材】
・配付資料
会員のページ「マイページメニュー」の「オンライン講座視聴・資料ダウンロード」にてダウンロードしていただきます。

・(参考図書)
藤江昌嗣(著)『ビックデータ時代の統計学入門―データサイエンスを支える統計学の基本』(学文社, 2021年)

全講座一覧はこちらからご確認いただけます。

※定員の充足状況の変化や、休講・補講等がある場合があります。
お申込の際は、リンク先の主催校のホームページをご確認下さい。

講師

名前 藤江 昌嗣
肩書き コーディネータ、明治大学経営学部教授・京都大学博士(経済学)、戦略研究学会会長、MOSマネジメント・オブ・ サスティナビリティ研究所 所長
プロフィール 1978年京都大学経済学部卒業、民間企業勤務後、神戸大学大学院を経て、1984年岩手大学人文社会科学部専任講師、1987年東京農工大学農学部助教授、1992年明治大学助教授、翌年教授、現在に至る。京都大学博士(経済学)、明治大学元副学長、戦略研究学会会長、MOSマネジメント・オブ・サステナビリティ研究所所長。単著『ビッグデータ時代の統計学入門ーデータサイエンスを支える統計の基本』(学文社)、『アジアからみた新地政学的マクロ経済学ーIMF・GATT体制を超えて』(学文社)、共著『アジアからの戦略的思考と新地政学』(芙蓉書房)、共著『企業経営と人生設計のワークブック -経営はアート、管理はサイエンス-』(芙蓉書房)他
名前 齋藤 亜蘭
肩書き (株)キーエンス データアナリティクス事業グループ コンサルティング データサイエンティスト
プロフィール 外資系コンサルティングファームなどを経て、キーエンスの高収益の源泉である「データ活用ノウハウ」を基にした『データ活用支援事業』において、顧客の伴走支援に従事。単なるデータ分析の支援だけではなく、データを基に意思決定できる組織の構築を顧客とともに目指している。
名前 柘植 朋紘
肩書き (株)キーエンス データアナリティクス事業グループ マネージャ
プロフィール 新卒でキーエンスに入社後、コンサルティングセールス・人事採用を経て、データをフル活用したマーケティング・営業推進・販促活動に約10年間、従事。現在は、キーエンスの高収益の源泉である「データ活用ノウハウ」を基に開発した『データ分析ソフトウェアKI』を、新規事業として展開中。
名前 千田 亮吉
肩書き 明治大学副学長・明治大学商学部教授
プロフィール 1984年慶應義塾大学大学院経済学研究科満期退学
東京国際大学勤務を経て、1999年より明治大学商学部専任教授
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