【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】現役データサイエンティストが教える「伝えて動かすデータ分析」

初心者からPythonを駆使してデータサイエンスをビジネスや研究に応用できるデータ分析・統計入門！JupyterNotebook・Pandas・Matplotlib・SQLなどを用いて実際のビジネスケースを想定した即戦力のスキルが身につく！

What you'll learn:

• Pythonを用いたデータ分析の基本
• データサイエンスのビジネス応用
• データ分析を介したビジネスコミュニケーションの基本
• データサイエンスを活用したデジタルマーケティング
• 手を動かしながら学ぶデータサイエンティストを目指す実践的な内容
• データ分析の基本的プロセス
• 確率・統計
• 機械学習
• Jupyter Notebook・NumPy・Pandas・Matplotlib・SciPy・scikit-learn
• ビジネス理解のスキル
• データ収集・加工のスキル（データベース・SQL）
• 評価のスキル
• 報告・意思決定のスキル
• プロジェクトマネジメント・ソフトウェア開発/運用
• データサイエンティストのキャリア

このコースではPythonを用いてビジネス現場で活用できるデータ分析を行うための入門的内容を学ぶことができます。

【データ分析の学び方がわからない初心者でも大丈夫です】

データ分析やデータサイエンティストに興味があるけれどどうやって勉強してスキルを身につけることができるのかわからない方におすすめです。

また、過去にデータ分析を書籍などで勉強したことがあるけれど、具体的なプログラミングやビジネス現場での活用方法がイメージできなかった人でもこちらの動画講座でデータ分析を用いてビジネス価値を創出する過程をより具体的に想像することができるようになります。

【現役データサイエンティストがビジネス現場でのデータ分析の実態を教えます】

現役データサイエンティストとして働く講師が実際のビジネス現場を想定しながらデータ分析の方法を教えます。

スライドを用いた座学だけではなく、実際に手を動かしてコードを書きながら学ぶことができるのでより実践的に理解することができます。

【データ分析を介したビジネスコミュニケーションを身につけられます】

データ分析はあくまでも手段であり、ビジネス価値を生み出すためには分析結果を活用して様々なステークホルダーとコミュニケーションを取る必要があります。

ビジネスにおける課題を自分で拾い上げる方法や、データを介したビジネスコミュニケーションについても詳細に触れているのがこの講座の特徴です。

データサイエンス×ビジネスコミュニケーションを一気通貫して学べる、他の講座にはない特徴を持つデータ分析講座となります！

【データサイエンスに興味がある幅広い層に対応しています】

• 将来データサイエンティストを目指している学生

• データサイエンティストへの転職を考えている社会人

• さらなる専門性を身に付けたいエンジニア

• データ分析をビジネスに活用したいマーケター/ビジネスマン

• 研究でデータサイエンスを活用したい研究者

など理系/文系関係なく幅広い層に向けた実践的な内容になっています。

【講座終了後にビジネス・研究現場で働くに当たって最低限必要な知識を一通り揃えることができます】

これまで全くデータ分析について学んだことがなくても、基本的な統計の知識からビジネス応用まで一貫した講義を行うので、この講義を修了すれば現場で働くに当たって最低限必要な知識を一通り揃えることができます。

ビジネス理解のスキル→データ収集・加工のスキル→評価のスキル→報告・意思決定のスキル→実施・適用のスキル→ケーススタディの流れで、データ分析を用いたビジネスコミュニケーションの実践方法を深く学ぶことができます。

【データ分析に関連するトピックが盛りだくさんの内容となっています】

具体的にはデータ分析の目的とそのプロセス・Pythonの基本・Jupyter Notebookの基本・NumpyとPandasの基本・Matplotlibの基本・統計学の基本・機械学習によるデータ分析の基本・データベースの基本・データ分析の評価・データマイニングとビジネスコミュニケーションの基本などこれだけ勉強すればすぐに現場で役立つ盛り沢山の内容となっております。

【レクチャー数100越え！講義時間12時間越えの大ボリューム！】

高額のデータサイエンススクール（30〜100万程度）と同等の内容を24000円で学ぶことができます！

3-10分の講義数が100レクチャー越え！総講義時間は12時間越えの大ボリュームで【データサイエンス×ビジネスコミュニケーション】を一気通貫で学ぶことができるコースとなっております。

※各セッションの1番初めのレクチャーには講義で使用したJupyter Notebookのコードの資料も添付しておりますので、受講後の復習も簡単に行うことができます。