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株式会社 日立インフォメーションアカデミー公開コース

 

概要

経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」は、2018年1月に始まった新しい制度です。
IT・データを中心とした将来の成長が強く見込まれ、雇用創出に貢献する分野において、社会人が高度な専門性を身に付けてキャリアアップを図る、専門的・実践的な教育訓練講座を経済産業大臣が認定するものです。
当社の『データ利活用技術者育成講座(※1)』は、専門家による技術審査や外部審査委員会による厳正な審査の結果、 第1回の「第四次産業革命スキル習得講座認定制度」に認定されました(※2)。

また、本講座は、厚生労働省による教育訓練給付制度(専門実践教育訓練給付)の講座指定を受けております。そのため、一定の条件を満たした個人の受講者が本講座を受講・修了した場合、給付を受けることが可能です。

※1 データ利活用技術者育成講座は、該当する3コースを包含する、本制度でのみ使用する名称です。
※2 平成30年4月以降に開講する講座を対象としており、認定の期間は平成30年4月1日より3年間です。

 

認定された当社の講座

データ分析を実務に活用するためには、「分析の基礎理論」・「仮説検証の一連の流れ」に関する知識とスキルの修得と、「データを用いた試行錯誤」が必要です。
今回認定された当社の「データ利活用技術者育成講座」では、ビジネス課題を数値的に捉えて論理思考を活用して解決するスキルや、ビッグデータを読み解き企画・提案につなげるスキルを身につけることを目的とし、下記の3コース(※)で構成しています。


※各コースの受講順に制限はございませんが、学習効果の点から、先に「定量分析のスキル -問題解決の精度を高めるー」コースをご受講いただくことをお薦めいたします。

 

めざすスキル


  • 分析の目的と仮説を分析手法適用のインプットに反映できる
  • 問題発見、解決プロセスの演習を通して問題を定量的に捉えることができる
  • 仮説構築と調査検証の演習により深い洞察ができる

学習内容


  • ビジネスにおける問題発見と解決の具体的な流れに従い、お客さまの課題を捉え、具体的に提案・解決する手法を身につける
  • 問題解決における仮説構築と調査検証を具体的に遂行する思考力を向上させる
  • ビッグデータの分析やデータマイニングの根底にある、データ分析の理論や実践スキルを身につける

 

お申し込みにあたり

「データ利活用技術者育成講座」は、厚生労働省による教育訓練給付制度(専門実践教育訓練給付)の講座指定を受けております。そのため、一定の条件を満たした個人の受講者が本講座を受講・修了した場合、給付を受けることが可能です。制度や手続きについては、以下のページをご覧ください。

● 制度の概要について
「教育訓練給付制度(厚生労働省 ページ)」
http://www.mhlw.go.jp/stf/seisakunitsuite/bunya/koyou_roudou/jinzaikaihatsu/kyouiku.html

● 手続きや申請について
「ハローワークインターネットサービス」
https://www.hellowork.go.jp/insurance/insurance_education.html


「専門実践教育訓練給付」の対象としてのご受講(個人でのお申込)については、下記よりお問い合わせください。

「専門実践教育訓練給付」の対象としないご受講(企業様からのお申込)の場合は、通常のコース申し込みと同様に各コースごとのお申し込みをお願いします。

「定量分析のスキル-問題解決の精度を高める-」(HSJ108)コース

「データ分析手法の理論と適用-ビジネスにおける統計的手法活用の広がり-」(HSJ109)コース

「仮説構築と調査検証-仮説構築の考え方を学び、仮説に沿った調査手法を選択し、調査結果を読み解く-」(HSJ112)コース

 

各コースの詳細

 「定量分析のスキル-問題解決の精度を高める-」コース


■ 開催日程

※「専門実践教育訓練給付」の対象としてのご受講にあたりましては、お申し込みの前に、「お申し込みにあたり」をご覧の上、お問い合わせください。


■ コース概要

データ分析には一般的な分析の流れがあり、ビッグデータのような大量のデータを分析する時にこそ、その流れを意識する必要があります。
このコースは、ビジネスにおける問題発見と解決の具体的な流れに従い、お客様の課題を捉え、具体的に提案・解決する能力を高めることを目的としています。
問題発見と解決とは、課題の構造化と仮説立案、分析結果(グラフ・チャート)をイメージしたデータ収集、多面的な評価軸で比較・分析することであり、これらも含めて、問題発見と解決のステップ全体を具体的に学習します。
問題発見と解決の概念やスキルに関する講義だけではなく、サプライチェーンの実事例をもとに「どの地域を重点におくべきか、売り逃しはどこか、どこまで改善できるか」といった事を考えるケース演習と、ミニ演習を組み合わせており、大変実践的なものとなっています。
ケース演習やミニ演習での失敗、気づき、成功体験を通して、大量のデータに自身が惑わされず何を読み取るか、またデータの意味をどう考え、扱うかということについて学習します。


■ 到達目標

  • 問題発見、解決のプロセスを理解し問題を定量的に捉えることができる。
  • お客様のビジネス上の課題を構造的に捉え企画、提言ができる。

■ 対象者

論理的思考を活用しながらビジネスにおける課題を数値的に捉えたい方、大量のデータを読み解き企画・提案につなげたい方、現状の業務課題を数値的に捉え解決したい方。


■ 前提知識

「ロジカルシンキング基礎-論理の可視化と論理チェックのポイント-」コースを修了しているか、または同等の知識があること。


■ 内容

  1. はじめに(ケース学習の概要と経験学習のご説明)
  2. 目的の明確化と意味合いの抽出の重要性
  3. 仮説立案の重要性と合理的決定の方法
  4. 仮説立案、解析準備、解析・検証のサイクル
  5. そして実務へ-実務での適用に向けた分析計画-
  6. 2日間の振り返り

※データ操作などの作業効率向上をめざす方は、「データ分析手法の理論と適用-ビジネスにおける統計的手法活用の広がり-」コースのご受講を推奨します。
※定量分析の実事例をもとに開発したケースを使用しています。
※ケース演習、ミニ演習は全てグループ演習となっており、問題解決や定量分析の視点を拡げながら学習します。
※このコースは、9:00~17:20の開催とさせていただきます。
※このコースは、グループ演習を中心とした構成のため、研修効果の観点から最少開催人数を設けさせていただいております。


■ 教材サンプル

 ・このコースは、「教材サンプル」を提供しております。

 

 「データ分析手法の理論と適用-ビジネスにおける統計的手法活用の広がり-」コース


■ 開催日程

※「専門実践教育訓練給付」の対象としてのご受講にあたりましては、お申し込みの前に、「お申し込みにあたり」をご覧の上、お問い合わせください。


■ コース概要

このコースでは、ビッグデータの分析やデータマイニングの根底にある、データ分析の理論や作業スキルを学習します。また、理論や作業スキルにとどまらず、各分析手法をビジネスデータに適用する際の考え方もあわせて学習します。
例えば、分析手法適用の際のインプットデータは、目的や仮説に基づいて抽出する必要があります。また、アウトプットの図表からは、「だから何が言えるのか」という、提言につながる考察を抽出する必要があります。このような、データを入手してからレポート作成するまでの一連の思考過程と作業を、Excelを利用した演習を通して学習します。


■ 到達目標

  • 分析の目的と仮説を分析手法適用のインプットに反映できる。
  • 分析結果から意味を抽出し、提案や企画に活かすことができる。
  • 統計における各種数式の意味が理解できる。
  • Excelを用いて効率よく分析ができる。

■ 対象者

データ分析におけるExcel活用を学びたい方、Excel操作にとどまらずデータ分析における考え方のポイントを知りたい方。


■ 前提知識

「ロジカルシンキング基礎-論理の可視化と論理チェックのポイント-」コースを修了しているか、または同等の知識があり、かつExcelの基本的な操作経験があること。


■ 内容

  1. データ分析手法の分類
    (1)目的によるデータ分析手法の分類
    (2)データの種類によるデータ分析手法の分類
  2. データ分析手法
    (1)分析のアウトプットの意味を考える
    (2)分析のインプットデータをどうすべきか考える
      (ヒストグラム/基本統計量/時系列分析/パレート分析/単回帰分析/散布図/重回帰分析/数量化Ⅰ類/主成分分析/判別分析/クラスター分析)
  3. 確率と検定
    (1)区間推定
    (2)検定(t検定/独立性の検定/分散分析)
    (3)シミュレーションへの確率分布の適用
  4. そして実務へ
    (1)分析計画の策定

※このコースは、9:30~17:00の開催とさせていただきます。
※このコースは、グループ演習を中心とした構成のため、研修効果の観点から最少開催人数を設けさせていただいております。


■ 教材サンプル

 ・このコースは、「教材サンプル」を提供しております。

 

 「仮説構築と調査検証-仮説構築の考え方を学び、仮説に沿った調査手法を選択し、調査結果を読み解く-」コース


■ 開催日程

※「専門実践教育訓練給付」の対象としてのご受講にあたりましては、お申し込みの前に、「お申し込みにあたり」をご覧の上、お問い合わせください。


■ コース概要

ビッグデータの分析であっても、分析結果から意味を読み解き、活用するのは人間です。
このコースでは、問題解決における仮説構築と調査検証を具体的に遂行する思考力を高めることを目的としています。
仮説構築とは、すでに分かっている事実から、帰納・演繹の思考体系を用い、仮説を構造的に展開する思考力です。また、調査検証とは、仮説を検証するためのデータ収集、仮説と収集したデータから分析手法を選択すること、適用結果と仮説の対比・解釈から成ります。これらを実践演習を通して学習します。


■ 到達目標

  • 得られている事実から仮説を構造化できる。
  • 仮説構築と調査検証を繰り返し深い洞察ができる。
  • 検証のための各調査手法を理解し目的にあわせて実行できる。

■ 対象者

仮説構築の考え方を身につけビジネスデータの利用につなげたい方、調査手法を知り漠然とした問題を解決したい方。


■ 前提知識

「ロジカルシンキング基礎-論理の可視化と論理チェックのポイント-」コースを修了しているか、または同等の知識があること。


■ 内容

  1. 初期仮説構築のための思考と二次情報収集
    (1)仮説構築のための情報収集前の思考
    (2)情報収集結果から仮説構築する思考
    (3)仮説を検証するための検証計画を立てる際の思考
    (4)二次調査のソース
      (官公庁資料/市販出版物/IR資料/ソーシャルメディア/社内情報)
  2. 初期仮説の立案とヒアリング調査による検証
    (1)ヒアリング設計の考え方
    (2)ヒアリング技法
      (U&A調査/ラダリング法/コンセプトテスト)
  3. 解決策仮説の立案とアンケート調査による検証
    (1)仮説・調査票・アンケート結果の可視化・考察の関連付け
      (購買行動分析/ブランドイメージ調査/コレスポンデンス分析/PSM分析/クラスター分析/重回帰分析/コンジョイント分析)

※このコースは、9:30~17:00の開催とさせていただきます。
※このコースは、グループ演習を中心とした構成のため、研修効果の観点から最少開催人数を設けさせていただいております。


■ 教材サンプル

 ・このコースは、「教材サンプル」を提供しております。