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DASCA™認定
データサイエンティスト養成講座

こんな方々に最適

データサイエンスの原理原則から
応用まで広く深く学びたい

理論だけでなく
実践に役立つ知識も習得したい

世界標準の資格を取得し
キャリアップに繋げたい

ゼロから始めるデータサイエンティスト養成講座

e-learningの受講イメージ

本講座は、DASCA™(Data Science Council of America) が提供するビッグデータアナリスト資格の取得及び、データ分析業務での活用促進を目的として、データサイエンスの基礎から学習していきます。DASCA™の提供する認定プログラムは、すでに米国の主要な大学や企業でも導入されています。

本講座の受講状況に応じて適性が認められた場合のみ、DASCA™認定試験の受験資格が与えられます。その試験で合格ラインに達すると認定アソシエイトビッグデータアナリスト(Certified Associate Big Data Analyst:ABDA™)の認定証が発行されます。

ABDA™は、包括的な市場知識と多様な能力を網羅した試験により、ビッグデータ業界における夢のキャリアを構築するお手伝いをします。アナリティクスは誰もが得意とする分野ではありませんが、R、Flume、Hadoop、Sqoopなどのビッグデータ技術やその他の高度なプラットフォームをスキルに加えることで、確実に自分のものにすることができます。

ABDA™の資格取得においては、大規模なデータをハンドルすることだけではなく、取得されたデータを如何に有効活用するかが肝要となってきます。後者においては、日本のデータサイエンス業界が抱える課題であり、今後の更なる情報化の進展で生き抜く必須要件になるでしょう。

残念ながら、本研修・トレーニングは、お金で資格を取得(購入)するための研修・トレーニングではございません。学習意識が低い方、トレーニング内容をご自身の環境で活かそうと考えていない方のご参加はご遠慮ください。

本トレーニングの対象者
  • 文系・理系を問わず、将来データサイエンティストを目指したい学生
  • 業務では数学や分析に触れていないが、データサイエンティストを目指したい社会人
  • 座学だけでなく実践的な研修・講座を受講したい方
  • データサイエンティストの国際資格を取得したい方
  • データサイエンスの実務経験がある方には、上位資格である認定シニアビッグデータアナリスト(Certified Senior Big Data Analyst:SBDA™)の取得を目指す講座も開催予定です。
本トレーニングの受講時間
  • 統計基礎コース
    • 合計30時間(講義形式中心)
  • 機械学習コース
    • 合計30時間(講義+実践のハイブリッド)
  • 他に、Q&A、宿題の添削、各種ソフトウェアやツールの解説、受験対策なども行う予定です。
本トレーニングのアジェンダ
  • 統計基礎コース
    • 和記号・対数指数・微分
    • 積分・ベクトル・行列
    • データの種類とデータサイエンス
    • 単変量データの記述統計・グラフィックス
    • 多変量データの記述統計
    • 確率論・ベイズの定理
    • 離散確率変数と確率分布
      • 連続確率変数と確率分布
      • 調査方法と標本理論
      • 点推定と区間推定
      • 仮説検定: t検定
      • 仮説検定: 2標本検定
      • 仮説検定: その他の検定
  • 機会学習コース
    • 機械学習の概要とPython操作
    • 回帰分析: 線形回帰分析と応用
    • 回帰分析: 線形回帰モデルの拡張と因果推論
    • 行動分析: ロジスティック、プロビット
    • 潜在変数分析: 因子分析と主成分分析
    • 要因判別: 決定木、k-means、ナイーブベイズ
    • サポートベクターマシンの基礎と応用
    • 学習の検証: 過学習と交差検証
    • ベイズ分析: マルコフ連鎖モンテカルロ法
    • 時系列分析と予測評価
  • 申込の時期によってアジェンダが変更になる可能性がございます。

講師の紹介

Yoshihiro Otsuka 大塚 芳宏

プロフィール
1979年生まれ。国内証券会社の企業調査部にて企業アナリストに従事したのち、北海道大学大学院経済学研究院、長崎県立大学経済学部を経て、現在は東北学院大学経済学学部教授。また、2022年4月より東京財団政策研究所にて主席研究員として景気指数の開発・分析などを兼任。専門は景気循環分析・時空間計量経済学。これまで担当した講義科目は、統計学、経済統計学、データ解析、計量経済学、時系列解析。
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