トレーニング By Exploratory
データの可視化を使った探索的データ分析
データを可視化し、 ビジネスの予測 または 因果関係を理解するための 仮説を構築する 「探索的データ分析」 の手法を 使いこなせるように なっていただきます。
2019年 5月27日(月) 開催
2019年5月に開催予定のトレーニングの受付は終了いたしました。

次回の募集開始のお知らせを希望の方は、画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。
データの可視化を使った探索的データ分析
意思決定のためのデータサイエンスとは、与えられたデータをもとにビジネスの現状を認識し、そこから仮説を構築し、アナリティクス (統計、機械学習) を使って因果関係に迫っていくものです。
その最初のステップの現状認識のための分析で最もよく使われる手法が様々なチャートのタイプを使ったデータの可視化です。
しかし、多くの人にとってはデータの可視化とは分析が終わった後に作るプレゼンテーションまたは帳票のためのチャートであって、データから新しいインサイトを得るために使いこなせている人は少ないのが現状です。驚くことに、実はデータサイエンティストであってもこの状況は同じです。
そこでこのたび、データの可視化の手法を1から体系的に学ぶことができるトレーニング・プログラムを日本向けに開発し、提供していくことになりました。
このプログラムは、ただ単にデータの可視化の紹介やツールの使い方に終わるのではなく、データの可視化を通して自分たちのビジネスの改善のための仮説を導き出すための手法である「探索的データ分析」という手法を身に着けていただくものです。
現在、データの分析に携わる方たちに広く使われている、簡単にUIを使ってデータサイエンスを行うことのできるツールとして人気のあるExploratoryを使い、実際に手を動かしながら学んでいく形式となっています。
トレーニング修了時には、探索的データ分析、データの可視化に関する知識だけでなく、実際に自分のデータを使って分析を始めることができるようになることをゴールとしています。
トレーニングで使われる教材とツール
トレーニングの教材は、Exploratory社がシリコンバレーで探索的データ分析のトレーニングとして行っているのものをベースに、日本でのニーズに合わせてデータの可視化を基本から学びさらに分析に応用できるように開発されたものとなっております。
トレーニングで使用するUIツールであるExploratoryは、トレーニング後も3ヶ月分の使用ライセンスが無償で提供されますので、トレーニングで身につけたスキルを実際の業務ですぐに適用することができます。さらに、使用ライセンスとともにサポートの方も付いてきますので、現場で使ったときに出てくるであろう質問などにもExploratory社のスタッフ、もしくはExploratoryのユーザ・コミュニティが素早く対応いたします。実際のビジネスの課題を現実のデータを使って、日々解決していくことでさらなるスキルの向上が期待されます。
このトレーニングに向いている方
  • データはあるがどのように分析をはじめたらよいか悩んでいる方。
  • たくさんのチャートの種類を前に、どのチャートをいつどのように使えばいいかよくわからないという方。
  • 探索的データ分析を体系的に学び、ビジネスの改善のための仮説を効率的に構築していきたいという方。
  • データの可視化の裏にあるサイエンスを1から学ぶことによって、行きあたりばったりなチャートの使い方を卒業したいという方。
  • ダッシュボードを使ってデータをチーム内で効果的に共有していきたいという方。
開催要項
このトレーニングは、朝9時から夕方5時までの1日コースになります。
日時 : 2019年 5月27日 (月) 9:00-17:00

受付は終了致しました。

次回の募集開始のお知らせを希望の方は、画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。
会場: T’s渋谷フラッグカンファレンスセンター
会場: 東京都渋谷区宇田川町33-6 Shibuya Flag 8F
定員: 20名 (最小催行予定数10名)
受講料(税別): 49,000円

(教材費・3ヶ月分のExploratory Business版使用ライセンス込み)
3名以上まとめてお申込みの場合にはグループ割引があります。詳しくは下記お問い合わせ先までご連絡ください。
受付締め切り: 5月22日(定員になり次第、受付を終了いたします)
キャンセル料:
  • 実施の15日前以降: 受講料の20%
  • 実施の7日前以降: 受講料の50%
  • 実施の3日前以降: 受講料の100%
受講資格: 特に前提になる条件などはありません。データ分析、統計学などの知識のない方でも、強く学びたいという意識のある方であれば、どなたでも歓迎です。参加には、Mac(OSX 10.11以降)か、Windows(Windows7以降)のノートPC(無線LAN対応)の持参が必要になり、Exploraotryの事前インストールと、申し込み後に送付される事前チュートリアルの実施をお願い致します。
お問い合わせ先: 画面右下の緑色のチャットアイコンを押してチャットでお問い合わせいただくか、support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。
タイムテーブル
9:00 - 10:00
  • データの可視化とは
  • 可視化のサイエンス
  • 探索的データ分析の紹介
  • 集計と分布
10:00 - 11:00
  • データのインポート
  • データの概要を理解する
  • 分析に重要なデータタイプの理解
  • チャートの選び方
11:00 - 12:00
  • チャートの基本
  • 可視化を使った分析の基本 - 比べる、分割、割合
  • ベースラインの設定
  • カテゴリーと数値の関係
  • カテゴリーどうしの関係
13:00 - 14:00
  • 時系列データの可視化
  • 2値データの可視化
  • 表計算を使った可視化 - 累積、差、差の割合、移動平均、など
  • 数値どうしの相関関係とトレンドライン
14:00 - 15:00
  • データの分布の可視化
  • 分布どうしの比較
  • ランダムフォレストを使った変数選択
15:00 - 16:00
  • データの加工による探索的データ分析
  • 数値の分類(カテゴリー化)
  • 外れ値の可視化
  • 外部からのデータの結合によるエンリッチメント
  • 地理データの可視化
16:00 - 16:30
  • ダッシュボードの作成
16:30 - 17:00
  • まとめ、Q & A
スピーカー
西田 勘一郎 (CEO, Exploratory) Twitter
米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な進歩を、世界の99%のプログラミングをしない人たちのもとへ届けるというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。現在はExploratory, Inc.でCEO兼チーフ・プロダクト・オフィサーを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。
白戸 敬登 (Customer Success, Exploratory)
大学在学中にフードロスを減らすために、学生団体を立ち上げ代表を務める。その後、ビジネスを知るために化学メーカーのデュポンとフードテック系スタートアップで営業とマーケティングを経験。アプリの成長のためにはデータサイエンスが必要だと感じ、アプリに特化したユーザーの行動分析ツールを開発する企業にて、アプリ業界のKPI分析などを担当する。現在はExploratory, Inc. でカスタマーサクセスを担当する傍ら、データの可視化と探索的データ分析を専門としてデータサイエンスの普及に取り組む。
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