講義情報

データサイエンスR道場【入門編/オンライン】

データサイエンスR道場【入門編/オンライン】

統計の世界へ、はじめの一歩。初心者はまずここから単発90分

未来を拓く学部-circle未来を拓く学部
データサイエンスR道場【入門編/オンライン】

講義について

 勘・経験・度胸だけで仕事していませんか?

『今の仕事にも慣れてきて、昔のように少々のことでテンパることはなくなった。でも、ふと気付くと、勘と経験だけで仕事を回している自分。後輩に仕事の説明をする時にもやけに感覚的な言葉が多くなってしまっている。このままで良いのだろうか…』こういう思いをしたことはないでしょうか?

勘・経験・度胸は、仕事をする上でとても重要です。ただ、新入社員の時に、やけに「俺の経験では…」「私のセンスでは…」という説明を繰り返す先輩に違和感を持ったことはありませんか。そしてその数年後、気付いたら自分も「私の感覚ではね…」と後輩に仕事の説明をしていることはないでしょうか?

繰り返しますが、勘・経験・度胸は仕事でとても重要であることは明らかです。しかし、そこに更にしっかりしたデータ分析に基づいた定量的なデータがあれば、より説得力を増します。また、そういったことが出来る人材が会社で求められていることも事実です。

しかし、数年の経験の積み重ねで勘や感覚が鋭くなり過ぎて、感覚で判断が出来るようになっており、定量化する習慣がなくなってしまっている自分。更に、誰にも言えないこんな心の声が自分の中で響いていませんか?

「そもそも、データの分析ってどうやるんだっけ?!」
「数学なんて、高校の微分・積分からトラウマなんだけど。いつか数字に強くなりたいと思いながら、今になってしまった。」
「確か大学の卒論時に統計の勉強をしたけど、もう忘れてるよ。」

そんな心の声に短時間でお応えするのが、この「データサイエンスR道場」です。数学嫌いの方、高校時代の数学に挫折された方でも理解できるように、わかりやすい事例を多く揃え、基礎的なことから構成しています。更に、難しい数学の理論の説明は必要最小限に抑え、何よりも「実践的に実務で使えるデータ分析」を最短の時間で習得頂けるようカリキュラムを構成しています。お仕事で忙しいみなさんに向けて、ぜひ効率の良い学びの場をつくりたいという想いからこの講義をスタートしました。

「データ分析力」という最強の武器

「高校時代に数学が嫌いだったから文系を選んだのに、会社ではマーケティングの部署に配属されちゃって、気付けば数字を扱わないといけない環境に。」
これは実際にR道場の受講生の方からあったお話です。

そうなんです。今はどの仕事でもデータ分析とは切り離せなくなっています。決して、データを扱うのは理系の方々に任せておけば良いという話ではありません。

逆に言うと、データ分析を出来る!統計をわかっている!ということは、大きな武器になります。ビッグデータと言われて久しいですが、ビッグデータは研究部門、設計部門、マーケティング部門は当然ながら、営業でも財務でも、今では人事でも遭遇する課題です。ビッグデータを分析することが出来れば、活躍の場は無限に広がります。データ分析に特化したベンチャー企業を起業する人も非常に増えてきています。

話が変わりますが、最先端の技術と言われている人工知能ですが、どういう仕組みで動いているのでしょう。実は人工知能は、統計学の技術の塊なんです。つまり、統計学を理解することは、最先端技術を垣間見る第一歩にもなるのです。

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講義が終了したら、データ分析のスキルアップしたあなたになれる

スキルアップ・起業・人工知能、そんな面白くて魅力的な可能性を秘めた「データ分析」「統計」ですが、実はとってもハードルが低いのです。

なぜなら、
・統計用のソフトウェアは無料が多く
・分析するビッグデータも無料が多い
・必要なのは、ちょっとした好奇心だけでOK
なんです。

今は日本政府が、オープンデータと言ってどんどんデータを無料で公開していますので、分析できるデータは大量にあります。また、RやPythonなど、分析用のソフトウェアも無料で入手できます。

必要なのは、そういったソフトウェアを使いこなす少々のプログラミングの知識と、分析方法を判断する統計の基礎知識です。

しかし、この少々のプログラミングの知識と統計の基礎知識を身に付けるのが厄介なんですよね。特に使い始めの時につまずくことが多いのです。でもご安心ください、R道場ではこの辺りをしっかりと説明をしていきます。

つまり、みなさんは、ノートPC、そして「データ分析・統計っておもしろそうだな」という好奇心があればOK! 講義が終了したら、その日の夕方にはデータ分析の基礎を身に付けた一歩進んだあなたの姿があるでしょう。共に受講したメンバーで軽く打上げをしても良いかもしれませんね。

データサイエンスを一緒に学びませんか? チャレンジしてみたい人、大歓迎です。

講義の進め方

一方通行に説明する講義ではなく、あなたの身近な事例を統計分析してもらい、教授・受講生間でシェアしながら進めていきます。データサイエンス入門として、実践的に統計・データ分析手法を学べます。

PCに「R」という統計のプログラミング言語をインストール頂きます。基本的には具体的な統計の計算はRを用いて行います。Rの使い方・プログラミング方法を説明しますが、もしエクセルでの講義をご希望の方には、エクセルでの統計分析方法もお伝えします。

教授からのメッセージ

私がこの講義を企画した理由はとても単純で、データ解析の面白さを少しでも多くの方々へ広めたいと思ったからです。これまで何となくイメージで感じていたことが、データ解析でスパッと目に見える結果として現れるととても気持ちよく、この快感は何物にも代え難いものがあります。

また、統計を学んで頂くには今は非常に良いタイミングです。ビジネスではデータサイエンスの重要性が広まりつつあり、無料のデータ分析のツールも増えているからです。それにも関わらず、人材不足が叫ばれて久しい業界です。学び始めるにはうってつけの時期と言えるでしょう。

講義では、難しい数学の話やプログラミングの話は出来るだけ割愛し、受講者の方々に実践・体感していただくように工夫しています。特にプログラミグは教授が準備しますので、それをそのままコピペで使えるようにしておきます。ですので、「数学が苦手・・・」「プログラミングなんてやったことない。」という方もお気軽にご参加ください。

ぜひ統計・データサイエンスを共に楽しく学んで頂き、仕事や暮らしに活かして頂ければと思います!

(第4期募集開始日:2020年8月8日)

こんな方が対象です

文系、初心者歓迎!統計の世界に一歩踏み出そう

・統計の基礎を勉強されたい方

・マーケティング部門、リサーチ部門にお勤めの方

・データサイエンス、ビッグデータに興味がある!でも、数学が苦手…という方

・「このデータを分析しといて」と上司にムチャぶりされて困っている方

・KKD(勘と経験と度胸)で物事に取り組むことにちょっと疑問を感じており、具体的に物事を分析されたい方

・統計解析の言語「R 」のプログラミングに関心のある方

・仕事でビッグデータ活用をお考えの方

これまでの受講生

年齢:平均35歳(25〜55歳)

性別:女性55%、男性45%

職種:マーケティング、エンジニア、営業、企画、事務、クリエイター・デザイナー、経営者、貿易、広告代理店、セラピスト、ライターなど

教授からのメッセージ


講義計画

全1回

データサイエンス的モノの見方&体験!プログラミング

この1回でデータサイエンス(DS)の基礎スキルを身に付けてしまいましょう!

講義の序盤は会話形式で進めます。DSの能力を上げる上で必要なスキルと成長のステップを考えましょう。その後、「平均値」「標準偏差」等の代表値を使いながら「営業部の2人のうち誰を昇進させるか」を判断してみましょう。さらに、今問題となっている新型コロナに関するオープンデータの中身を見てみましょう。この時点でデータの見方やデータの探し方が身に付きます。

そしていよいよプログラミング(PG)!まず、無料統計分析ツール「R Studio(アールスタジオ)」の使い易い設定方法を説明します(この設定方法を知っておくと後の操作が数十倍速くなります)。Rを使いながら平均値や標準偏差などの統計値を算出する統計PGを実施してみましょう。PGが不慣れな方もたくさん受講されてますのでご安心ください!まずは皆さんで手を動かしてみましょう。

予定テーマ:「誰を昇進させるかを統計的に判断する」「極端に優れたスポーツ選手を統計的に分析する」

キーワード:「平均」、「ばらつき(標準偏差)」、「グラフ化(ヒストグラム)」、「外れ値」


スケジュール

講義名
データサイエンスR道場【入門編/オンライン】
日程

全1回:8月22日(土)15:30‐17:00

定員
15名 ※定員になり次第締切
申込締切日
8月19日(水)
授業料
3,500円(税別)
キャンパス

無料ビデオ会議ツール「Zoom」によるオンライン講義です。

【講座方法について】
「Zoom」アプリケーションを使用します。

●事前にZoomのダウンロードと登録をお願いします。
(https://zoom.us/download

●参加にあたりカメラの【オン】を必須でお願いしております。

●講義ではプログラミングをしますのでPCをご用意ください。お持ちでない方はPCのレンタルサービスなどをご活用ください。

●zoom参加方法は、お申し込み者さまに改めて講義前日までにメールにて詳細をご連絡いたします。

 

補講
次期振替 次の期の同じ回を受講することが可能。補講振替は1回のみ。
講義時間について
講義の進行状況により多少延長する可能性があります。