| コースコード | BPAI002 |
|---|---|
| 旧コースコード | |
| カテゴリ | AI・IoT・ビッグデータ |
| 価格(税込) | 132,000円 |
| 期間 | 1.5日 1日目 14:00～18:00 2日目 09:00～18:00 |
| 日程 標準学習時間 | 2021/06/03～2021/06/04（オンライン） 2021/09/02～2021/09/03（オンライン） |
| 目的 | データベース上のデータ分析を通じて、データに基づく改善提案ができるようになること |
| 概要 | データ分析のアプローチについて、ケーススタディを通じて学んでいきます。データ分析の各プロセスに従いながら、分析の設計（指標やKPI、クロス集計の集計軸の考え方など）や、データハンドリング方法などについて、基本的な一連の流れを身につけることができます。 総合演習では、受講生が自社の事業担当者になった想定でデータ分析に基づく新規事業の改善提案を作成し、プレゼンテーションを実施します。データサイエンティストの名前の通り、データを自由に扱えることがデータサイエンティストを目指す第一歩となります。本講座で使用するSQLは、データベース上に格納されたデータを扱うための基礎として、データ分析の必須スキルの一つと言えます。 |
| 内容 | PART1 【講義】 ・データ分析におけるSQLの位置づけ ・データベースの基礎知識 －リレーショナルデータベース －pgAdmin4の基本操作 －代表的なデータ型 －limitによる表示行数の制限 －テーブル定義書 －主キー・外部キー －ER図：テーブル間の関係図 ・SQLによる基本操作 －フィールド（列）の選択｜SELECT castによる型変換 －条件を満たす行の抽出｜WHERE AND条件,OR条件,in,like －並び替え｜ORDERBY －集計｜SUM,AVERAGE, COUNT,GROUP BY, HAVING －テーブルの結合｜INNERJOIN,OUTER JOIN PART2 【ミニ演習】 ・分析の現場を想定した各種指標の集計 推移：ユーザ数などの日別推移集計 利用：平均登録数/利用日数集計 属性：性年代別集計、など 【講義】 ・より高度な集計 －サブクエリ（副問い合わせ） －with句による入れ子の解消 ・SQLを使った分析例 －デシル分析 －アソシエーション分析 PART3 【総合演習】 新規事業の担当者として、現状分析に基づく改善提案を提出 ・前半:150分 －ロジックツリーを用いた分析設計 －現状把握と課題抽出 －中間発表 ・後半:150分 －課題の要因探索 －分析結果に基づく提案プレゼン資料の作成 ・発表/まとめ －最終発表 －講師評 |
| 到達目標 | |
| 前提条件 | Microsoft Office Excel（ピボットテーブル）、もしくはAccessの利用経験 |
| 対象者 | ・データベースから分析対象となるデータを抽出・加工し、分析（主に集計）する方法を学びたい方・データの集計にもとづく問題解決の方法を知りたい方・SQLを用いたデータ分析の一連のプロセスを体験したい方・業務でSQLを使うことになった分析初心者の方・分析プロジェクトに関わることになったマネジメント層の方 |
| 形式 | グループ演習あり |
| PC動作環境 | オンライン開催の場合 ・ZOOM・BOX・Slackを使用します。 ・テキストはPDFデータでの提供となります。 ※快適に受講いただくために、サブモニターやタブレットを用意していただくか、事前に印刷していただくことをお勧めいたします。 |
| 定員 | |
| 会場 | |
| 主催 | 株式会社ブレインパッド |
| キャンセル ポリシー |
お申込み後のキャンセルは受け付けておりません。 コース開始日の14日前からのお申し出の場合は、キャンセル料をご請求させていただきます。 振り替え受講、または、受講者の変更をお願いしております。 振り替え受講可能期間は、申込講座の開催日以降、１年間以内に開催される講座とさせていただきます。 |
| 備考 | ・直前対策講座をご用意しております。 SQL初心者の方向けに、開催日初日の午前中を利用した事前学習プログラムです。（参加無料） 直前対策講座は第1日目の11:00～12:30に開催します。 ■会場について（オンライン開催の場合は「PC動作環境」欄をご参照ください） 【会場】 以下のいずれかになります。 1) 東京 白金台（株式会社ブレインパッド本社セミナー会場） 2) 東京 浜松町（セミナー会場：ビジョンセンター浜松町 ルームM） 【演習環境】 PostgreSQL、Microsoft Office（Excel、PowerPoint） 旧コース名：SQLを用いた集計・分析 |
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