2017/07/06
大学教授や有識者による本格的な講義を誰でもWebで無料受講できるgacco（http://gacco.org）。
さまざまな分野の講座がすでに開講されていますが、「社会人のためのデータサイエンス演習」の受講募集が開始されました。
開講は2016年4月19日を予定。当講座は総務省統計局が企画。
すでに、2015年3月に第１弾として「社会人のためのデータサイエンス入門」が開講されており、2万人を超える方々が受講。第2弾となる今回の講座では、実践を中心とした内容となっています。
データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」
http://gacco.org/stat-japan2
講師は、日本トップクラスの人工知能研究者 東京大学大学院工学系研究科 特任准教授 松尾 豊氏、2014年日経情報ストラテジー誌による「データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤー」を受賞した日本航空株式会社 渋谷 直正氏などのデータサイエンティスト界をけん引する講師たちに加え、ビッグデータマガジン編集長 高橋範光も登壇。
なお、第1弾の「社会人のためのデータサイエンス入門」未受講者でも受講可能です。
無料で本格的な内容を学べる本講座、データサイエンスに興味のある方は受講を検討されてみてはいかがでしょうか。
開講日：2016年4月19日
受講料：無料
申込方法：こちらからご確認ください（http://gacco.org/stat-japan2/）
想定される勉強時間：週3時間程度
学習内容
第1週：データサイエンスとは
“データサイエンス”力の高い人材育成について
データサイエンスが必要とされる背景
データサイエンスに求められるスキルや知識
データサイエンスの将来
PPDACサイクルに沿った問題解決の進め方
分析の設計手法
第2週：分析の概念と事例
～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎（事例と手法）(1)～
Analysis（分析）とは
1変数の状況の把握(1)（可視化の活用）
1変数の状況の把握(2)（代表値の活用）
比較して2変数の関係を見る
ビジネスにおける比較(1)（概要）
ビジネスにおける比較(2)（適切なA/Bテストの活用）
第3週：分析の具体的手法
～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎（事例と手法）(2)～
クロス集計の軸設定と見方
散布図と相関の調べ方
相関関係と因果関係の違い
時系列データの見方
時系列データの分解の方法
第4週：ビジネスにおける予測と分析結果の報告
～ビジネス課題解決のためのデータ分析基礎（事例と手法）(3)～
回帰分析による予測
モデル評価と予実評価
分析結果の報告（記述／可視化方法）
分析結果の報告（解釈の注意点）
予測・分類等代表的手法と活用場面
第5週：ビジネスでデータサイエンスを実現するために
各週のおさらい
データ分析に基づく問題解決ケーススタディ
様々な企業で活躍するデータサイエンティスト
企業でデータサイエンスを実現するためのポイント
講座のまとめ
申込ならびに詳細はこちらから
データサイエンス・オンライン講座「社会人のためのデータサイエンス演習」
http://gacco.org/stat-japan2
