企業が持つ様々なビジネス課題を解決するため、実務経験豊かなデータサイエンティストが支援します。

このような課題を
お持ちではございませんか?

課題1
人工知能·データサイエンスをビジネスに活用したいが、どのように始めればよいかわからない。
課題2
人工知能·データサイエンスを社内で始めたが、なかなかビジネス上の成果が出ない。
課題3
POC(PROOF OF CONCEPT, 概念検証)を実施したいが、社内のリソース·能力が不足している。

コンサルティングサービスの流れ

Flow

お客様のビジネス課題をヒアリングさせていただき、ビジネス課題の明確化からPoCの実施までをサポートします。

Step1
ビジネス課題のヒアリング·お見積り概算
Step2
ワークショップ·詳細見積り
Step3
キックオフ
  • Step
    1
    ビジネス課題のヒアリング·お見積り概算

    お打ち合わせのビジネス上の課題をお聞きしたうえで、どのようなプロジェクトが可能かをご提案します。

  • Step
    2
    ワークショップ·詳細見積り

    プロジェクトの方向性が決まりましたら、データ·用いる技術をより明確にするためにワークショップを実施します。

  • Step
    3
    キックオフ

    プロジェクトに必要な能力を検討したうえで遂行するデータサイエンティストを確定させ、プロジェクトを開始します。

パッケージ研修

package training

弊社で用意したカリキュラムで研修を行います。データサイエンスチームのマネジメントの方向けの「ビジネストランスレーター研修」、 データ分析をビジネスの現場で使っていくための「SQLとExcel/Tableauを使ったデータ分析実務研修」、新人データサイエンティスト向けの「新人データ分析者のための統計学・機械学習入門」を用意しております。

研修名
特徴
受講対象者
研修名
1 ビジネス
トランスレーター研修
(約24時間)
特徴

以下のトピックをケーススタディで学びます

  • ロジックツリーを用いた課題の特定手法
  • データベースの演習
  • 統計学、機械学習の基礎的な理解
  • 分析プロジェクトの商談の作り方
  • 分析プロジェクトにおけるリスク管理
受講対象者
データサイエンティストを
マネジメントする管理職
研修名
2 SQLとExcel/Tableauを
使ったデータ分析実務研修
(約14時間)
特徴

以下のトピックを実際のアプリのログデータを用いながら
ケーススタディで学びます

  • ロジックツリーを用いた課題の特定手法
  • SQLの書き方と演習
  • 統計学入門
  • Excel(Power BI)/Tableauによる可視化
  • 重回帰分析/数理最適化
受講対象者
データ分析を仕事に活用したい
経営企画やマーケティングの方向け
研修名
3 新人データ分析者のための
統計学・機械学習入門
(約23時間〜)
特徴

以下のトピックを実際のアプリのログデータを用いながら
ケーススタディで学びます

  • 回帰モデルを通じて機械学習の考え方
  • 機械学習による予測モデリング構築
  • ロジスティック回帰、クラスタリングなど
受講対象者
データ分析部門に配属された
新人の方向け

カスタマイズ研修

customize training

御社の課題に合わせた研修カリキュラムを作成・実施致します。例えば、レコメンデーションエンジンを自社開発・運用するために 統計学・機械学習の基礎をレクチャーし、PythonによるプロトタイピングからA/Bテストの設計、PDCAサイクルの回し方までを伴走しながら、ノウハウをお伝えします。内容や期間はご相談

準備フェーズ
分析計画の策定
実施内容

分析計画ワークショップ

  • 分析ゴール設定
  • データ理解
  • 分析手法候補の選定
  • 評価方法
  • 特徴量の仮説出し
成果物
分析計画書
座学

分析に必要な知識の座学
(選定した分析手法候補に基づき講義を行います)

講義
実践フェーズ
データ加工・整理
実施内容

データ前処理(加工・整形)

  • 分析用DB準備
  • データ詳細理解
  • データマート作成
  • データ前処理
成果物
説明資料
サンプルスクリプト
分析

オフライン分析

  • 予測モデル構築
  • モデル評価
説明資料
サンプルスクリプト

データサイエンスネットワークとは

「データサイエンティスト」は定義があいまいで、企業ごとに担っている役割は異なります。例えば、ウェブサービスにおけるデータサイエンティストは大量のログデータやユーザーデータからマーケティングに活用できるインサイトを探したり、レコメンデーションエンジンを実装しているかもしれません。はたまた、ロボティクスの企業では、ディープラーニングや強化学習の手法を使ったロボットをスマートにするための実験や研究をしているかもしれません。

データサイエンスネットワークは、各企業における「データサイエンティストのリアル」をゲストスピーカーセッションやイベントで受講生に届けることにご賛同いただいた企業様が加入するネットワークです。

データミックスは本ネットワークの運営を通じて、受講生がデータサイエンティストのリアルを理解しキャリアアップ・スキルアップを考えるチャンスとなり、一方で、ネットワーク加入企業様には最近のデータサイエンスのトレンドや受講生に対して企業理解を深めていただけるように努力します。

データサイエンスネットワーク加盟企業様

Data Science Network Companies

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