研修の目的、ゴール
- 現場配属前に、データ分析で必要になる基礎的な知識を体系的、網羅的に学習する
- 実際にデータを分析することで課題発見、仮説づくり、データ分析の一連のプロセスを学ぶ
- 「講義を通じたインプット」と「演習・ワークショップを通じた実践的なアウトプット」のバランスを図ることで定着力を高める
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現場に配属されて
『すぐにスタートできる』新入社員を育成
概 要
| 実施期間・形式 | 5/22（水）-24（金） 全3日間（各回、終日 9:00-18:00、都内の研修会場にて対面形式） |
| 受講対象者 | 2024年度 新入社員 ※：コンサルティング部門、情報システム部門等の分析関連の業務に配属される予定 / 配属されている方を想定しています ※：上記以外の方でも、新入社員のうちにデータ分析に関する基礎的な知識、スキルを身につけたい方は歓迎いたします |
| 学習テーマ・内容 | ・データサイエンス、AIの基礎知識 ・Pythonを用いたデータの加工と機械学習の実装 ・BIツールの活用（Tableau Desktopで可視化 及び Tableau Prep Builderでデータ整形） |
| 参加費用 | 18万円 / 名（税別） ※:12月までにお申し込みいただいた場合は13.5万円 / 名（税別） |
| 人数・定員 | 30名程度（1グループ2-3名、最大10チーム） ※：各社、グループ単位でご参加ください ※：1名参加の場合は他社との合同グループとなります ※：最少催行人数 10名 |
| その他 | 事前課題あり（最低限必要な知識を事前学習で身につけていただきます） |
研修の全体像・スケジュール ： DAY1-DAY3
『データ』に対する基本的な考え方を理解すると同時に、収集、加工・集計、分析、可視化等、データの『扱い方』を学びます
| 日時 | テーマ | 内容* | |
|---|---|---|---|
| DAY 1 | 5/22 （水） | データサイエンスの基本、データ加工・分析 | ・データサイエンス、AI・機械学習の最重要概念 ・データリテラシーの基本（データの種別、前処理など） ・機械学習の各手法、データ分析の流れ ・画像生成AI、大規模自然言語モデル、GPT、ChatGPT ・Pythonを用いたデータ処理、分析ライブラリの活用 ・機械学習モデル（決定木など）の実装と評価 |
| DAY 2 | 5/23 （木） | 可視化分析とビジネスダッシュボードの制作 | ・BIツールの特徴と選び方、可視化分析 ・Tableau Desktopを用いたデータ可視化の基本スキル ・ビジネス・ダッシュボードを制作（KPI、赤字分析） |
| DAY 3 | 5/24 （金） | データ加工・集計 | ・データ加工の基本リテラシー ・Tableau Prepを用いたデータ加工の実践 ・複数のビジネス・データを統合し、分析に特化した形式に 加工（アンケートデータ、POSデータとマスターなど複数種類の演習用データを使用） |
学習内容： データサイエンスの基本概念
「個々の観測対象及びそのデータから、集団の性質を抽出する技術」という基本的な考え方から、それらを網羅する要素を説明します
学習内容： データの加工、分析、見える化
同時にBIツールを用いて、ビジネスの意思決定につながる実務的なデータの収集、加工、分析、見える化の方法を学びます
事前準備、事前学習について
貴社にてご用意、ご準備いただくもの
事前課題
- ピクチャアカデミー内のe-learning教材
- 『はじめてのデータサイエンス』、『データサイエンティストのためのpython』、『Tableauデータ可視化』等、関連する教材を視聴
- 想定学習時間：8時間程度
※ 研修は事前学習に取り組んでいることを前提に進行しますのでご注意ください。不明な点等ありましたら、事前にご質問ください。
※ 詳細はお申し込み後、ご案内させていただきます
研修中 / 研修後のサポート、フォローについて
- 担当講師（全体ファシリテータ）、テクニカルサポート及び運営事務局にて、学習に向けたサポートをいたします
- 研修終了後も継続してサポートを受けられます
- 研修終了時に個別アドバイス（フィードバックレポート）
- オンライン講座の繰り返し視聴（期限なし）
- 希望者には、受講終了後、3ヶ月間、個別アドバイス、受講者SNSへの参加を通じた学習機会の提供（学習コミュニティ）
担当講師（全体ファシリテータ）のご紹介
ヤン ジャクリン
株式会社GRI データ分析官 兼 講師（picture academy）
【経歴】
東京大学理学部卒業。東京大学理学系研究科 物理学専攻 博士課程修了（理学博士）。高エネルギー加速器研究機構・素粒子原子核研究所 博士研究員、科学コミュニケーター （主要分野：素粒子物理、加速器・粒子検出器）。株式会社GRI（現職）
【活動】
G検定とDS検定の試験対策講座を定期開催。Python、機械学習、可視化分析（Tableau）など、データサイエンス講座を幅広く開設、法人研修を提供
【著書】
ディープラーニングG検定最強の合格テキスト（SBクリエイティブ）
これで完璧 ディープラーニングG検定最強の「合格」問題集（SBクリエイティブ）
お問い合わせ先
不明な点やご相談がありましたら、下記フォームまたは営業担当までご連絡ください
よくあるご質問とその回答（FAQ）
参加者、参加方法について
Q.中途社員、第二新卒社員が参加してもよいですか？
A.基本的には2024年度新入社員向けのプログラムです。ビジネスマナーや話し方、仕事の段取り等の基本的な指導も必要に応じて実施します。中途社員、第二新卒社員の皆さまに関しては、ご要望に応じて別途、企画いたしますので、当社営業担当にご相談ください
Q.何人まで参加可能ですか？
A.1社9名（3グループ）までを想定しています。それ以上ご参加の場合は、貴社向けに研修を企画いたしますので、別途、当社営業担当にご相談ください
Q.参加できない日程があるのですが、部分参加 or オンラインでの参加は可能ですか？
A.基本的には全日程、ご参加ください。体調不良により参加できない場合には、教材をお渡しするだけでなく、スタッフから個別に学習内容や全体の進捗についてフォローさせていただきます。どうしても参加できない日程がある場合には、事前にご相談ください
研修内容について
Q.参加するにあたり、事前知識はどの程度、必要でしょうか？
A.基本的に不要です。事前学習用の課題をお送りしますので、そちらを学習した上で、ご参加ください。課題が難しい、理解できない場合には、ご相談ください。当社スタッフが可能な限りサポートいたします
Q.事前課題は、どの程度の負担になるのでしょうか
A.参加者の方の事前知識次第ですが、学習時間の目安としては、8-12時間程度です。事前課題に 関しては、3月上旬にお送りしますので、ご心配であれば、早めに参加者へ配布してください
Q.研修ではどんな題材を扱いますか？
A.研修用のデータを用います。ビジネスの場面で頻出するKPIダッシュボーとや赤字分析ダッシュボードの作成、作成実務の中でよく遭遇する「難ありデータ」を題材として実践的なデータ加工を行う等、実務を意識したワークを実施します
Q.社内にある実データを扱うことは可能ですか？
A.本研修では複数社で研修を実施するため守秘の関係で、実データを扱うことはできません。社内データを実際に研修で用いたい場合には、貴社向けに研修を設計いたしますので、当社営業担当にご相談ください
Q.研修期間中の新入社員の様子を知りたいのですが可能ですか？
A.本期間を通じて参加者のみなさまには簡単な日報を書いていただきます。また、日々のコミュニケーションもSlackで行い参加者のみなさんの様子を「見える」ように運営いたします。研修中及び研修終了時もスタッフから参加者のみなさんの様子を報告させていただきますので、こちらで参加者の様子を把握ください（最終報告会にもぜひ、ご参加ください）
研修中、終了後のサポート体制について
Q. どのような体制で研修を運営していますか？
A.当日は、担当講師（全体ファシリテータ）、テクニカルサポート（2-3グループに1名）及び運営事務局にて、受講生のみなさまの学習をサポートいたします
Q.研修後、わからない点はどのようにサポートしていただけますか？
A. 研修終了時に個別アドバイス（フィードバックレポート）を作成してお渡しいたします。その後、1ヶ月、3ヶ月後に、メールによるアクションプランの進捗確認等、当社からご連絡させていただきます。また、希望者には、受講終了後、3ヶ月間、個別アドバイス・サポート、受講者SNSへの参加を通じた学習機会の提供（学習コミュニティ）を行いますので、不明な点や実務的に困ったことがある際には、遠慮なくご質問ください
申し込み、事前準備について
Q.申し込み方法について教えてください
A.当社営業担当まで、参加予定人数をご連絡ください。その後、当社営業担当より研修の事前準備、実施までの流れについてご説明させていただきます
Q.申し込み後、研修までの流れを教えてください
A.基本的には下記の流れを予定しています（詳細は、お申し込み時に当社営業よりご説明いたします）
- お申込み（人数） -1月末（12月までにお申し込みいただけると早割対象となります）
- お申込み（最終） -3月末（最終的な人数、参加者のご指名、連絡先をお教えください）
- 事前課題の送付 3月上旬（連絡先、連絡方法に関しては別途ご相談）
- 研修のご連絡 4月初旬（連絡先、連絡方法に関しては別途ご相談）
- 直前連絡 4月下旬
- 研修開始 5月
