この講座では受講後すぐに
業務で実践できることに主眼を置き、
Excelデータ分析の基本的な知識と
スキルを身につけます。
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研修のアーカイブ動画をYouTubeにて配信しております。
00:00 はじめに。講師紹介
02:39 研修の内容・ゴール
04:52 データ利活用の状況と課題
26:50 データ活用による課題解決・データ分析の進め方
41:15 課題整理ワークショップ
55:08 統計学の基礎と可視化
1:13:17 Excelでのデータの集計・可視化
2:05:41 実践！Excelでのデータ分析
2:13:44 最後に
統計学の基礎や課題整理の方法を習得し、Excelを使った演習を通して、実務レベルでのデータ分析を実践します。
一般財団法人にて分析システムの開発、分析業務等に従事後、データサイエンス事業を営む企業で様々なデータ分析プロジェクトに従事するとともに大学生向けのインターンシップの講師や大学の非常勤講師を担当。
現在は省庁にて省内のデータ分析プロジェクトや人材育成に従事。
＜保有資格＞統計検定2級、統計調査士、統計専門調査士、情報処理技術者試験（ITストラテジスト、情報処理安全確保支援士、プロジェクトマネージャー等）
01.知ろう！データ活用による課題解決・データ分析の進め方
組織内に蓄積されている様々なデータや公的統計（各府省庁や地方自治体が公表している統計データ）などのオープンデータ等を活用することで、組織内の課題を解決する方法、それらのデータを用いた分析の進め方やそのポイントについて学びます。
02.体験！データ分析のための課題整理
データ分析による課題解決を行う場合、最初に理想と現実、そのギャップである問題をしっかり整理することが重要です。本研修では、ワークシートを用いた課題整理の方法を学び、ワークショップを通して自身のケースを題材として課題整理を体験します。
03.Excelで学ぶ！データの可視化、集計、統計処理
データ分析を実施する上で理解しておくべき統計学の基礎的な知識・理論を学んだのち、Excelで統計的なグラフを作成しデータをわかりやすく可視化する方法を学ぶとともに、Excelによるデータ加工や集計や統計処理等を実践します。
04.実践！Excelでのデータ活用
業務でデータ分析を実践することを想定した演習を行います。身近な実データを用いてExcelのピボットテーブル等の機能を使いクロス集計等の分析を実践し、その分析結果から得られること・わかることについて考え、まとめます。
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たくさんのお申込み誠にありがとうございました。
各分野のトップクラス講師から短時間で学べる最新技術動向
各専門分野の第一人者から最新技術動向を学ぶことができます。さらに2時間という短時間の動画講義で、ビジネスチャンスとなる技術知識を身に付けることができます。
効果的・効率的なラーニングデザイン！
講義の動画レッスン（約10分）ごとに分かれており、各々のレッスンにワークショップや演習が設けられています。そのため理解度や定着度などを確認しながら、能動的に学習を進められるラーニングデザインになっています。
マルチデバイス対応！
PCはもちろん、スマートフォン、タブレット端末にも対応しているため、スキマ時間や通勤時間など時間、場所、デバイスを自由に選んで学習することができます。
01.IoTビジネスのアイディエーション
02.Python入門 ～なぜPythonが選ばれるのか～
03.Python活用 ～機械学習に向けて～
04.アジャイル入門 ～現場改善のススメ～
05.データサイエンス入門 ～今、データで何ができるのか～
06.データドリブンがもたらす新たなビジネス
07.顧客価値とIoTソリューション
08.ビジネスパーソンのためのDX入門
09.実践的プロジェクトマネジメント入門
10.社会人のための統計学入門 ～Excelで実践！データ分析のファーストステップ～
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たくさんのお申込み誠にありがとうございました。
修了者には、オープンバッジによる修了証明書を発行いたします。
オープンバッジとは、世界で推定1億個以上発行されている、
知識・スキル・経験のデジタル証明です。
受領したオープンバッジは、自分専用のウォレットで管理することができます。
メールやSNS等で簡単に共有することができるため、
自分の学びを掲示することが可能です。
※画像は過去の研修で発行したオープンバッジです。
本研修では、デジタルテクノロジーを活用した事業開発に関心のある中小企業等のビジネスパーソンが基礎を身に付け、実際に実践の場で成果を発揮できるよう構成されております。これまでに特別なプログラミング等にかかわりがなかった方も安心してご参加いただくことができます。
本事業は愛知県より委託を受け、株式会社ネットラーニングが運営していますので、無料で受講することができます。
eラーニング（自主学習）ご利用時の推奨環境はこちらをご確認ください。
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