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【初学者向け】データ分析のプロジェクトマネジメントを理論と実践で学ぼう!
Rating: 4.5 out of 5(25 ratings)
200 students

【初学者向け】データ分析のプロジェクトマネジメントを理論と実践で学ぼう!

初学者でも安心!PMBOKやアジャイルのマインド・プロセス・プラクティスを理解してデータ分析プロジェクトを上手にマネジメントしていこう!営業・マーケティングなどの非エンジニア大歓迎!
Created by清水 隆史
Last updated 6/2026
Japanese

What you'll learn

  • 一般的なプロジェクトマネジメントのマインド・プロセス・プラクティスが身につきます。
  • 実際の現場でデータ分析プロジェクトをうまく進めることが出来るようになります。
  • 3つの事例(営業データ分析、マーケティングデータ分析、など)を通して具体的なプロジェクトの進め方をイメージできるようになります。
  • プロジェクトとは何か、プロジェクトマネジメントとは何かについて理解することができ、ご自身あるいは企業におけるデータ分析の活動におけるプロジェクトの定義やマネジメントに活用することができます。
  • PMBOK第7版の12の原理・原則やPMBOK第6版の10の知識エリアを学び、データ分析プロジェクトに活用することができます。
  • アジャイルのマインドセットやプラクティス(例えばアジャイルマニフェスト、ふりかえりなど)を学び、データ分析プロジェクトに活用することができます。
  • データ分析プロジェクトをマネジメントする上で最低限知っておきたいデータ分析の知識(データクレンジング、相関と因果の違いなど)を学び、データ分析プロジェクトを有利にマネジメントすることが出来るようになります。

Course content

9 sections72 lectures3h 43m total length
  • 本コースの対象者2:37
  • 本コースで学べること1:28
  • 本コースの特徴3:55
  • 【コラム】本コースを始める意義1:30
  • 講師の自己紹介1:22
  • 本コースの進め方2:09

Requirements

  • データ分析やプロジェクトマネジメントの経験は不要です。また、プログラミングの経験も不要です。初心者大歓迎です!
  • どのような職種でも構いませんが、普段企業でお仕事をされているとイメージがしやすいです。学生さんでも、インターンや就職活動などで企業におけるお仕事の内容についてざっくりとイメージできていれば大丈夫です。

Description

営業データやマーケティングデータ、アンケートデータに問い合わせデータ…日々の業務で様々なデータを扱うけど、どんなマインドでどのように分析を進めていけばよいか分からない…!

データサイエンスのプログラミングをある程度勉強してコンペにも参加できるようになったけど、人を相手にするプロジェクトはどうも苦手…!

このコースは、そんな方の為に制作した、データ分析(DX)プロジェクトのマネジメントに関するコースです!

データ分析プロジェクトを上手にやりくりしていくマインド・プロセス・プラクティスを学んでいきましょう!

現場で使える知識とスキルを、気持ちに寄り添って、楽しく分かりやすくお伝えいたします。

【対象者】

  • 本コースの対象者:データ分析プロジェクトマネジメント初心者の方

    • 社内DX(特にデータ分析)を進めるDX推進者

    • プロジェクトをリードするデータサイエンティスト

    • データ分析を進めたい非エンジニア(営業・マーケティング等)

【特徴】

  • プロジェクトマネジメントの理論(PMBOKの原理・原則など)とデータ分析プロジェクトの実践事例(3つの事例を用意)の組み合わせで理論と実践のサイクルを回して素早くスキルアップできます!

  • 分かりやすく、親しみやすいレクチャーで安心です!

  • コラムレクチャーミニテストも充実!楽しく学べます!

  • 聞き取りやすいコンテンツを心がけています。忙しくても通勤・通学中の「耳だけ学習」でも学習を進められます!

(※2026年6月時点でPMBOKは第8版(英語版)が最新版となっていますが、本コースでは第7版・第6版の一部を基にしています。本質は大きく変わりませんのでご安心ください。)

【コースの内容】

  • イントロダクション

    • 本コースの対象者

    • 本コースで学べること

    • 本コースの特徴

    • 【コラム】本コースを始める意義

    • 講師の自己紹介

    • 本コースの進め方

  • プロジェクトマネジメントの全体像

    • このセクションで学ぶこと

    • プロジェクトとは

    • 【コラム】知られざるプロジェクト

    • プロジェクトマネジメントとは

    • マインド・プロセス・プラクティスの全体像

  • PMBOK第7版12の原理・原則

    • このセクションで学ぶこと

    • PMBOK・PMBOK第7版とは

    • 勤勉で、敬意を払い、面倒見の良いスチュワードであること

    • 協働的なプロジェクト・チーム環境を構築すること

    • 【コラム】データサイエンティストがプロジェクトマネジメント?

    • ステークホルダーと効果的に関わること

    • 価値に焦点を当てること

    • 【コラム】手段の目的化

    • リーダーシップを示すこと

    • 【コラム】賞賛ファースト

    • 状況に基づいてテーラリングすること

    • 複雑さに対処すること

    • 適応力と回復力を持つこと

  • PMBOK第6版10の知識エリア

    • このセクションで学ぶこと

    • PMBOK第6版とは

    • プロジェクト統合マネジメント

    • プロジェクト・スコープ・マネジメント

    • 【コラム】「言語化力」と「ヒアリング力」が大事

    • プロジェクト・スケジュール・マネジメント

    • プロジェクト・コスト・マネジメント

    • プロジェクト品質マネジメント

    • プロジェクト資源マネジメント

    • プロジェクト・コミュニケーション・マネジメント

    • 【コラム】令和時代のコミュニケーション

    • プロジェクト・リスク・マネジメント

    • プロジェクト調達マネジメント

    • プロジェクト・ステークホルダー・マネジメント

  • アジャイルのエッセンス

    • このセクションで学ぶこと

    • データ分析プロジェクトはアジャイルと相性が良い

    • アジャイルソフトウェア開発宣言(4つの価値)

    • ふりかえり(YWT/KPT)

    • インセプションデッキ

    • ドラッカー風エクササイズ

    • 相対見積もりとプランニングポーカー

  • 最低限知っておきたいデータ分析の基礎知識

    • このセクションで学ぶこと

    • 相関と因果の違いを理解しよう

    • クレンジングでデータを綺麗に!

    • 傾向と対策はまったく別物

    • PDCA

    • CRISP-DM

    • 「探索型」と「仮説検証型」のデータ分析

    • 【コラム】プロマネの基本はABC

  • 【事例1】営業データ分析プロジェクト事例

    • このセクションで学ぶこと

    • プロジェクト概要

    • ミッション明確化とチームの状況分析

    • スケジュールの立案とCRISP-DM

    • ふりかえりとチームのコミュニケーション

    • プロジェクトの結果

  • 【事例2】マーケティングデータ分析プロジェクト事例

    • このセクションで学ぶこと

    • プロジェクト概要

    • どんなデータで誰が何をする?

    • ステークホルダーとコミュニケーションを取る

    • 【コラム】因果推論の難しさ

    • プロジェクトの結果

  • 【事例3】プロダクト問い合わせデータ分析プロジェクト事例

    • このセクションで学ぶこと

    • プロジェクト概要

    • 複雑な状況を紐解き対処する

    • プランニングポーカーでみんなの意見を聞く

    • 適応力と回復力で困難に立ち向かう

    • プロジェクトの結果

    • 全体のまとめ

Who this course is for:

  • 社内DX(特にデータ分析)を進めたいDX推進者
  • プロジェクトをリードしたいデータサイエンティスト
  • データ分析を進めたい非エンジニア(営業・マーケティング・バックオフィスの担当者等)