プログラム構成を分かりやすく作りました



 



私が現在企業や自治体向けにご提供している、育成プログラムのコンテンツを、分かりやすく体系的に整理しました。





 



 



 



 



 



 



 



 



 



 



データ分析研修プログラムの場合、原則上記「講義・演習」に記載されている全ての内容が含まれています。ただし、クライアントの要望や課題認識、受講時のレベルに応じて、それぞれの箱への比重を毎回アレンジしています。



 



特に、2段目の「目的・課題設定と仮説の考え方・作り方」は、それのみで一日プログラムをご提供するケースも少なくありません。それだけ多くの企業が重要であるものの、まだまだ不足しているスキルだと考えているのでしょう。



 



また、最近(特にこの1年)の特徴として、一つのクライアントにおいて、これらの内容を年5~6回に分けて実施するケースが増えました。研修実施から、実際の受講者の業務課題やデータを使いながら、習ったことに沿って、具体的なアウトプットを出すことまでをワークショップ形式にて行います。



大手企業ほどその傾向が強まっていると感じています。



 



もちろん、いずれも最初は単発の研修からスタートするのですが、私も独立後4年経ち、研修を実施させて頂いたクライアントの多くがその価値と成果を実感頂くことができました。これらの企業や自治体が、本腰を入れてスキル育成に邁進する際に、何度もリピートでご依頼頂き、都度プログラムが進化、発展してきています。



 



私も、1日限りの研修でも十分その価値を感じて頂けると確信している一方、より「成果」に早く、効率的に多くの受講者が近づくために、このような体系的なプログラムによるスキル育成は、より効果的だと考えています。



 



2018年度、既にかなりのご依頼を頂いており、スケジュール的にはある程度制約がありますが、いずれも他では提供されない(できない)内容ばかりです。ご興味がある方、企業、自治体の皆様、是非一度ご相談ください。ご要望に沿う形でのカスタマイズを行い、ご提供させて頂きます。



研修効果を最大化するために考えておきたいポイント



 



データサイエンスの一部として話題になるAI(人工知能)や機械学習、そしてIoTといった最新技術の言葉があります。



 



企業のビジネスに応用して使うとどうなるのだろうか?



と考える人は少なくありません。



 



さすがに最近では少なくなってきた感じがあるものの、これら最新の「データサイエンス」技術を導入することと、実務の現場で「データ分析を活用する」こととの区別がしっかりできていないまま、中途半端な状態でいる組織も少なくありません。



 



これは、こんなにも目的や内容が異なるものを「データ分析」や「データ活用」といった一般語で一緒くたに論じてしまうことの弊害の一部とも言えます。



 



そこで、私なりに、これらを整理してみました。





 



 



 



 



 



 



 



 



この図の通り、データ分析の専門家(専門部署)として、最新技術をビジネスに導入することと、実務担当者が自分の戦略を描いたり、問題解決をしたりすることとは全く別ものであることがお分かりいただけると思います。



 



よく「基礎的なデータ分析スキルを身に付けたら、次のレベルを・・・・」と期待される方がいますが、基礎的なデータ分析スキルの次のレベルは、データサイエンスではありません。



次のレベル(段階・ステップ)とは、基礎的なスキルを自業務に応用して、トライアンドエラーから、場数と経験値を積むことなのです。それは、あくまで「データ分析の実務活用」の範囲であって、決してデータサイエンスのカテゴリーではありません。



 



組織内でのデータ活用スキルを向上、定着させたいとお考えの方は、一体どちらの話をしているのか、どこを目指したいのかを明確にされると良いと思います。



その際に、上記の図をご参考にして頂ければ幸いです。



 



データサイエンスは、技術とサイエンスの話です。個人のスキルとは別ものです。



敢えて個人のスキルと組み合わせれば、最新技術の理論の習得と高度なプログラミング技術の習得ということになります。それは、従業員全員が必要とするスキルではありません。



 



もちろん、私自身はこの図の中の下2段のサポートに特化しています。



 



 



4月18日(水)私の超標準版のプログラム(第16回)を実施します



 



今回で16回目を数える、翔泳社主催のデータ分析活用セミナーを開催です。



データやデータ分析を実務で活用するためには、そのベースとなる論理思考が絶対に必要です。



むしろ、それがないままやみくもにデータをいじったところでほとんど何も価値のない情報しか取れません。それが、多くの企業や自治体がいま「データを活用しきれていない」理由です。



 



では、一体何をどう考えればよいのか。この本質的な疑問にお答えするのが、こちらのセミナーです。



 



なぜ、このセミナーが16回も続いているのか。その理由はご参加頂ければ、実感頂けると思います。



毎回受講者からは、次のようなコメントを頂いています:



「目から鱗」



「わかりやすい」



「他にはないセミナーだった」



「もっと早く受ければよかった」



 



AI(人工知能)時代となった今、分析の方法や理論は機械が人間よりも実行できてしまいます。



でもその機械に「何を(どのデータや指標を)入れるのか」や「その結果をどう解釈して結論として活用するのか」という極めて重要なポイントを考えるのは、人間(分析者)です。



 



それを是非、学んでください。お待ちしております。



 





http://event.shoeisha.jp/bizgenews/20180418



データ活用が促す新ビジネス・成長の可能性を考える



 



3月16日(金)に、京都にて開催される産学官連携のシンポジウムで、基調講演およびパネるディスカッションにパネリストとして登壇させて頂きます。



http://www.it-kyoto.jp/info/1314.php



私はいつもながら「AI(人工知能)」や「ビッグデータ」といったバズワードに惑わされることなく、データ分析の実務活用への本質的なポイントを『実務で成果を出すために必要なデータ分析活用スキルとは』というテーマで語らせて頂きます。





 



短い時間ですが、いつもお話しているポイントを簡潔に、しかも先着順なれど無料でお聞き頂ける機会だと思います。



AIという言葉がタイトルについておりますが、イベントそのものがAIとは直接は関係が薄いとは思います。でもその分、地に足の着いた内容となるのではないでしょうか。



 



 



京都は、インバウンド需要や、日本独特の文化といったユニーク且つ先進的な都市だと思います。そこで行われるデータ活用のシンポジウム、しかも産官学連携ということですので、是非お見逃しなく!



 



他にはない3日間データ分析活用オープン研修の締め切りです!



 



昨年末に実施し、大変好評であったこのセミナーの再開催が決まっております。



既に多くの申し込みを頂いており、残席少ない状況ではありますが、締め切りが近づいているため、お知らせ致します。



 



このセミナーは、次のようなデータで構成されています:



 



DAY 1:データ分析や課題解決のための課題定義や仮説立案



DAY 2 : データ分析活用のための考え方とテクニック(このプログラムユニークな実務ケースを扱います)



DAY 3 : 分析結果の見せ方、アウトプットのチェックポイント、実践ワークショップ、実務への応用に関するQ&A



 



このように3日間(連続ではありません)のプログラムを同じ受講者で進めることによるメリットを最大限享受できる内容です。



AI時代に必要なのは、統計理論や分析手法の知識ではありません。それはAIはじめ、マシーンが人間の数千倍の速さと精確さで成し遂げられるからです。



でもそのマシーンへのインプットや出てきたアウトプットを選び、活用するのは、分析者(人)です。



 



本プログラムでは、その最も本質で大事な部分にフォーカスを当てます。(もちろん分析手法もご紹介します)



 



ご興味があるかたはお早めにお申し込みください。会場にてお会いしましょう!





 



http://toyokeizai.net/sp/school/course/data/180221/



 


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