
本コースのタイトルの紹介です。
コースの流れを簡単に紹介します
以下を解説します。
コースの概要
コースを受講することによってできる様になること
本コースはどの様な人向け?
本コースを担当する講師の自己紹介です
本コース以外の関係するコースも含めた、本コースの位置付けと関係性について解説します
受講いただきました方はお手数ですがレビューをつけていただけますと幸いです
DXとは?
DXとデータ活用の関係性は?
デジタライゼーションとDXの違い
失われた30年とDX、データ活用
顧客視点を持つ
A/Bテスト
自然言語処理
デジタルと顧客視点の関係性
デジタル技術を使ってどの様に顧客視点を獲得していくのか?
DXにおけるデータ活用プロセス
よくある勘違い
AIを使って何かできないか?ではなく、どの様な価値を創出するのか?に主眼が置けていない
ツールを魔法の杖の様に使ってしまう
丸投げしてしまう
などなどをいくつかのパターンを紹介します
データ活用を支えるメンバーについて紹介します
以下の3つを紹介します
内製型
外注型
ハイブリッド型
また、今現在流行っている内製化について、人材の内部、外部採用の必要なバランスについて紹介します
今の時代は自身に必要なことは人に任せるのではなく自分自身でやる時代がやってきています
そもそも、データにスモールやビッグなどはあるのでしょうか?
DIKWモデルを用いて解説を行います
DIKWモデルにおけるDataとInformationについて紹介を行います。
DIKWモデルにおけるDataとInformationについて紹介を行います
BIツールとは何か?
についてDIKW文脈で解説します
データ活用におけるビジネスの種について以下の3種類紹介します。
知識作成までのプロセス簡略化
知識を売る
知恵を絞る
また、増え続ける活用事例について紹介します
機械学習やAIとは何者なのか?について解説します。
また、機械学習やAIを使う上でのよくある注意点や勘違いを紹介します
AWS/GCP/Azure/オンプレ/SaaSのそれぞれの違いについて紹介します
データの質と量ではどちらが大切なのでしょうか?
自身が持っているデータを使ってどの様な活用方法ができるか考えてみましょう
データ活用をシステム構成と組み合わせてみてみましょう。
プロセスの流れを確認します。
データ基盤が持つ4つのそうについての役割をそれぞれ説明します
よく聞く「データレイク/DWH/データマート」
それぞれの違いはなんなのでしょうか?
自社のデータはどうやって集めることができるでしょうか?
少しエンジニアの気持ちになって考えてみましょう
データ分析基盤とデータアプリケーションはどの様につながるのか?についてみていきます
題材として、パーソナライズを用いてデータの動きをみながら流れを見ていきましょう
今までの内容をもとに企画書を書いてみましょう!
他のコースの紹介です
コース概要:
DX(デジタルトランスフォーメーション)とデータの活用は現代のビジネスパーソンのお作法です。
本コースでは難しい言葉を使い過ぎることなく、平易にDX(デジタルトランスフォーメーション)とビッグデータの活用について解説していきます。
また、DXで必要なのはデータを利用した企画書の作成です。コースの中ではデータを使ったデータ活用企画書を作成するための講座にもなっています。これからデータ利活用の企画書を作成される方は参考になると思います
本コースでは、
「データ活用ってそもそも何?」
「データ活用を任されたけど、ビッグデータを活用したいが何をしていいかわからない。」
「データの企画を作るために、エンジニアと会話したい。どんな知識が必要?」
「機械学習やAIなどのデータアプリケーションを作りたいが、どこから企画を作っていいかわからない」
そんな疑問を解決するコースです。
どんな人向け?
「データアプリケーション作成しようとしているエンジニア」
「データ分析基盤を構築してデータ活用を推進しようとしているエンジニア」
「DXやデータ活用についてモヤモヤが晴れないビジネスパーソン」
「データ活用の企画を社内で立てる様に命じられたビジネスパーソン」