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Unity Game Development Fundamentals Unreal Engine C# 3D Game Development C++ 2D Game Development Unreal Engine Blueprints Blender
30-Day Money-Back Guarantee

This course includes:

  • 12.5 hours on-demand video
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
Development Data Science Python

【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!
Rating: 4.2 out of 54.2 (250 ratings)
1,444 students
Created by Tomohiro Furusawa (株式会社TenGen)
Last updated 6/2020
Japanese
30-Day Money-Back Guarantee

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
Curated for the Udemy for Business collection

Course content

11 sections • 107 lectures • 12h 36m total length

  • Preview05:29
  • Preview06:12
  • Preview02:56
  • Preview03:12

  • Preview08:13
  • Jupyter Notebookの基本:セルの操作方法・ファイル名の変更・Markdown
    10:29
  • Pythonの基本:演算・変数・データ型
    11:39
  • Python:If文・For文・リスト内包表記
    08:00
  • Python:関数の作り方・組み込み関数/モジュールの使い方
    06:43
  • Numpyの基本:ベクトル・行列
    07:33
  • Pandasの基本:Seriesオブジェクト
    04:17
  • Pandas:DataFrame・表データの参照/抽出
    10:15
  • Pandas:集計・集約
    06:57
  • Matplotlibの基本:線グラフ(データの可視化)
    07:51
  • Matplotlib:散布図・ヒストグラム(データの可視化)
    04:12
  • Matplotlib:色を分けて描画する(データの可視化)
    02:37
  • Python基本的パッケージ:課題1 あやめデータセット
    06:34
  • Python基本的パッケージ:解答1 あやめデータセット
    06:10
  • Python基本パッケージ:課題2 ワインデータセット
    03:40
  • Python基本パッケージ:解答2 ワインデータセット
    08:10

  • Preview08:47
  • 数学知識:確率変数と分布関数
    07:53
  • 数学知識:密度関数・期待値
    08:57
  • 統計解析の基本:記述統計と推計統計の考え方
    04:35
  • 記述統計の基本:記述統計によるデータの把握
    11:59
  • 記述統計:平均値・中央値・最頻値(基本的な要約統計量)
    06:15
  • 記述統計:分散と標準偏差
    04:02
  • 記述統計:ヒストグラム・パーセンタイル値(データを図示する)
    06:29
  • 記述統計:散布図・相関係数(2つの変数の関係)
    10:17
  • 推計統計の基本:推計統計の準備・母集団と標本
    02:31
  • 推計統計:問題設定 (統計的検定)
    06:36
  • 推計統計:帰無仮説と対立仮説・t検定
    09:53
  • 推計統計:実践的な計算方法・scipy
    09:59
  • 統計の課題:設問
    03:17
  • 統計の課題:解答
    06:57

  • Preview10:51
  • 機械学習とデータ分析:前処理・学習・評価(モデリングのフロー)
    04:07
  • 機械学習の基本コンセプト①予測:分類と回帰
    02:43
  • 予測:前処理の流れ(分類の準備)
    06:07
  • 予測:入力データ/正解データ・特徴量作成・散布図で可視化(分類の準備)
    07:08
  • 予測:テストデータ/トレーニングデータ(分類の準備)
    11:13
  • 予測:SVM(分類予測モデルの構築)
    07:37
  • 予測:正解率(分類予測モデルの評価)
    03:11
  • 予測:正解率を用いた分類予測モデル評価の実践
    02:35
  • 予測:回帰の準備
    04:49
  • 予測:ペアプロット(回帰の準備)
    10:14
  • 予測:線形回帰モデル(回帰予測モデルの構築)
    06:30
  • 予測:平均二乗誤差(回帰予測モデルの評価)
    11:10
  • 機械学習の基本コンセプト②パターン発見:クラスタリングと次元圧縮
    03:07
  • パターン発見:セグメンテーション・ターゲティング(クラスタリングの概要)
    03:59
  • パターン発見:クラスタリングの準備
    10:45
  • パターン発見:クラスタ数・ヒートマップ(クラスタリングの実践)
    14:35
  • パターン発見:クラスタリングの解釈
    05:43
  • パターン発見:主要成分分析・重要度(次元圧縮の概要)
    10:52
  • パターン発見:次元圧縮の実践
    02:20
  • パターン発見:分散説明率・累積分散説明率(次元圧縮)
    03:06
  • パターン発見:次元圧縮の可視化・解釈
    11:10
  • パターン発見:コサイン類似度(次元圧縮の評価)
    11:48
  • パターン発見:類似度の計算(次元圧縮の評価)
    10:46

  • Preview02:13
  • ビジネス理解と目的設定(ビジネス観点・データ分析観点)
    05:12
  • 目的設定の方法:仮説検証型アプローチと探索型アプローチ
    04:57
  • 良い目的設定のために
    05:26
  • 目的と分析手法の組み合わせ
    11:15
  • ビジネス理解のまとめ
    03:14

  • Preview01:59
  • データを利用するまで:ファイルデータ・データベース
    03:09
  • データベース:SQL・データウェアハウス
    03:26
  • データ収集・加工の注意点
    08:23
  • データの加工の準備
    07:52
  • データの結合の概要
    06:20
  • データの結合:INNER JOIN・FULL JOIN・LEFT/RIGHT JOIN・NaaN
    07:16
  • データの変換処理:マッピング・ビン分割
    12:00
  • 欠損値の処理:除外・穴埋め
    09:06
  • データベース操作(SQL)の概要
    09:48
  • SQLの基本構文:select文
    07:11
  • SQLの基本構文:where句
    03:39
  • SQLの基本構文:order by節
    02:31
  • SQLの応用構文:group by節・having節(集約関数)
    11:56
  • SQLの応用構文:join句(テーブルの結合)
    04:31
  • SQLの補足:関数・サブクエリ
    05:21
  • データ分析とデータベース
    02:45

  • Preview01:24
  • データ分析プロジェクトの評価:仮説検証とモデル評価
    11:13
  • 指標の定義と測定・運用:KGI・CSF・KPI(KPIマネジメント)
    05:21
  • 指標の定義と測定・運用:CSFの選定・KPIの設定
    06:05
  • 指標の定義と測定・運用:DAU・MAU・CVR・CTR・PV・リテンション・直帰率(KPI指標のモニタリング方法)
    07:11
  • 指標の定義と測定・運用:KPIモニタリング時の注意点
    05:06
  • 実験計画と検定:仮説検証の概要
    04:33
  • 実験計画と検定:A/Bテストの流れ
    10:23

  • Preview01:42
  • 意思決定とデータ分析:論理と感情
    08:08
  • コミュニケーションのスキル:関係構築・情報伝達・行動促進
    11:27
  • 意思決定のスキル:組織での意思決定フロー・選択肢の絞り込み
    12:54
  • データ分析と意思決定に潜むバイアス
    09:50

  • Preview01:21
  • データ分析施策の実施:プロセス設計・プロジェクトマネジメント・ソフトウェア工学
    09:46
  • プロジェクトマネジメント:PMBOK
    05:37
  • ソフトウェア開発・運用:ウォーターフォール開発・アジャイル開発・ITIL・DevOps
    11:58
  • 実施フェーズのポイント
    12:33

  • ケーススタディ:Webサイトのアクセスログ解析の準備
    09:19
  • ケーススタディ:アクセスログの指標計算
    07:56
  • ケーススタディ:アクセスログによる商品分析
    07:24
  • ケーススタディ:アクセスログによるユーザー分析
    14:31
  • ケーススタディ:ファネル図(アクセスログの課題分析のまとめ)
    08:04
  • ケーススタディ:データ分析と偶然(大事な注意点)
    04:23

Requirements

  • 統計学の知識やプログラミングの経験のない方でもデータ分析の基本から学んでいくことができます!
  • Pythonの基本的な技能があると習得が早いですが、講座の中でも必要な項目はその都度解説するのでご安心ください。
  • 動画内で解説しますがMacまたはWindows上でのPythonのプログラミング環境を構築します。

Description

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。

Who this course is for:

  • データを分析するだけではなく実際のビジネスや研究に応用したい方にオススメです!
  • 将来データサイエンティストを目指している学生
  • 文系データサイエンティストを目指している方
  • 転職や副業のためにPythonでプログラミングを学びたい方
  • データサイエンティストへの転職を考えている社会人
  • 既存のスキルにデータサイエンスを掛け合わせたい方
  • 営業やマーケティングにデータサイエンスの手法を取り入れたい方
  • データ分析の視点をビジネスに活用したいマーケター
  • さらなる専門性を身に付けて自分の価値を上げたいエンジニア
  • データサイエンスに関心を持つエンジニア初心者〜中級者
  • これまで全くデータ分析について学んだことがないがビッグデータの活用に興味がある人
  • 統計学や数学をプログラミングで学びたい方
  • 書籍や無料の資料だけでは行き詰まってしまった方
  • 動画を見て手を動かしながら理解して身に付けたい方

Instructor

Tomohiro Furusawa (株式会社TenGen)
データサイエンス・データ分析・マーケティングリサーチ・Python・ビジネス応用
Tomohiro Furusawa (株式会社TenGen)
  • 4.2 Instructor Rating
  • 250 Reviews
  • 1,444 Students
  • 1 Course

講師:古澤智裕(ソフトウェアエンジニア / データサイエンティスト)

大学在学中に複数の国内大手IT企業でエンジニアリングやデータサイエンスの実務に関わる。

大学院で研究活動の後リクルートホールディングスにデータサイエンティストとして入社し、デジタルマーケティングやシステム構築、新規事業などに従事。

現在は国内大手ECベンチャーでデータ分析やシステム開発などを担当し、レコメンド機能や検索機能の改善に従事している。

本業と並行して数社のデータ活用アドバイザーとしても活躍する。

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