開催要項
このトレーニングは、朝9時から夕方6時までの3日間コースになります。
日時:
- 週末版: 2020年1月25日(土), 26日(日), 2月1日(土)
- 平日版: 2020年1月28(火), 29日(水), 30日(木)
主催: Exploratory, Inc.
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
受講定員: 26名(最小催行予定数10名)
受講料(税別): 198,000円
(教材費・1年分の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: 2020年1月15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、統計学などの経験のない方でも、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 10.12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ます。 システム要件の詳細はこちらをご覧ください。 タイムテーブル
1日目
9:00 - 12:00
- データサイエンスとは何か
- データを分析、理解するための統計の基礎
- データの可視化
- 集計、分散データの可視化
- トレンドとパターンを学ぶための可視化
- 地理データの可視化
- 時系列データの可視化
13:00 - 18:00
- 探索的データ分析
- 汚いデータからきれいなデータへ、さらに付加価値のついたデータへ
- データの検証 - NA (Not Available、欠損値), Outlier(異常値、外れ値), Distribution(分布)
- 時系列データの加工
- テキストデータの加工
- カテゴリカル(分類)・データの加工
- データの標準化、正規化
- 複数のデータセットを結合
2日目
9:00 - 12:00
- 機械学習/統計モデリング - パート 1
- 相関と距離のアルゴリズムを使った分析
- 多次元尺度構成法分析 - 性質の似ている地域、都市、国を視覚的に探す
- クラスタ分析 - 効果的なキャンペーンのための顧客セグメンテーション
13:00 - 18:00
- 機械学習/統計モデリング - パート 2
- 機械学習101 - AI/機械学習の基本
- 線形回帰、ロジスティック回帰を使った探索的分析
- ランダムフォレストを使った変数重要度と要因分析
3日目
9:00 - 12:00
- 機械学習/統計モデリング - パート 3
- 生存曲線を使った生存分析 - コホート分析、カスタマー・リテンション分析
- Cox回帰を使った生存分析 - A-ha momentの要因分析
- 時系列データ分析 - フォーキャスト(予測) - 売上、需要、ウェブページへのアクセスの予測
13:00 - 17:00
- 実践編 / ケース・スタディ
- 前日までに学んだ様々なデータサイエンスの手法を使ってビジネスデータを実際に分析することで、これまで点であったものを線としてつなぎ、明日から使える自分のスキルとする。
- スーパーの売上責任者として、これまでの顧客の購買データをもとに、何が売上を伸ばすことに影響するのかを理解し、売上向上のための戦略を提案する。
- あるオンライン・サービスのプロダクトマネージャーとして、これまでの過去の顧客のアクティビティデータより、何が顧客のキャンセル、もしくはリテンションに影響するのかを理解し、顧客のリテンションを上げるための戦略を提案する。
17:00 - 18:00
講師

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技術や新しい手法を、世界の全ての人たちが使えるようにするというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。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。現在はExploratory, Inc.でCEO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。また現在、日経BPビジネスで「文系でもできるデータサイエンス」というオンライン・セミナーのシリーズを動画で配信中。データサイエンスの様々なトピックに関して、前提知識がなくてもわかりやすいように解説している。 これまでの参加企業

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これまでの受講者の声
"走破した感想を一言で言うなら「データサイエンスを最短距離で勉強したい人は迷わず参加しろ」だ。"
とても有意義な3日間でした。本などで読んでかじっていた小難しい理論でしたが、プログラミングを省いて素人の私でも分析ができることがとても楽しかったです。アナリティクスにはまることができそうです。
山田修平 /マーケティング / 富士通
【日本版第5回参加者】
生のデータを使って実際に手を動かしながらフローを体験でき、実践に役立つノウハウを得ることができました。3日間の期間でしたが、Exploratoryを使用し短いサイクルで試行錯誤を繰り返せることで、非常に密度が濃い時間を過ごせました。
エンジニア / ITシステム開発会社
【日本版第5回参加者】
業務上、数字を見ることが多くデータサイエンスの分野に興味があり参加させていただきました。3日間で計27時間というハードなブートキャンプ。という印象がありましたが参加してみると全くの素人の自分でも楽しく取り組むことができ、『すごい武器を手に入れた感』を感じました。そして、終始和やかなムードであっという間の3日間を過ごさせていただきました。最後に、このブートキャンプに参加して頂ければExploratoryというプロダクトそしてこの会社の大ファンになることを保証します(笑)
石野 / エンターテイメント企業
【日本版第5回参加者】
非常に満足度の高いトレーニングでした。
最近、AIや機械学習といったワードが飛び交い、データサイエンス技術やデータサイエンティストが重要視されています。 私自身、機械学習に興味を持ち学習を始め、データサイエンスの重要さと難しさを実感していたところで、本トレーニングに出会いました。 本トレーニングで、データサイエンス活用業務を遂行できるように学習カリキュラムが練られており、様々なデータを様々な手法で分析しました。
エンジニアとは少し違った角度から見える「データの姿」に触れることができ、データサイエンティストのタスクとはどんなものか、ということを実感できました。どう上手く機械学習を適用すると皆ハッピーか?ではなく、どう上手くデータを活用すると皆ハッピーか?がわかるトレーニングだったと感じております。
まだまだスタート地点ですが、ブログやウェブセミナーを交えたアフターフォローも充実しているので、今後もデータ活用のエキスパートとなるべく精進したいと思います。
研究開発室 / IT システム開発会社
【日本版第5回参加者】
可視化ツールとR言語の中間のようなツールを探していましたがExploratoryがまさにそれでした! データサイエンスを日々の業務で活かすハードルがぐっと下がります! データの把握、可視化、分析、モデリングの流れを一通り経験でき大変勉強になりました。 様々な業界から集まった方々との交流も貴重な体験となりました。
マーケティング / ソフトウエアベンダー
【日本版第5回参加者】
Exploratoryの使い方といったものではなく、本質的なデータサイエンスについて学べたことが大変有意義でした。統計についての講義が一番わかりやすかったです。
「データ分析を行うには、まずプログラミングから」という固定観念を打破してくれました。今すぐにデータ分析を行いたい人にお薦めです。
(トレーニングの大半が生のデータを使っての実戦形式なので、一連のデータサイエンス・ワークフローがこのトレーニングだけで身に付きます。)
私は全く現段階ではデータ分析の経験がない状態で参加しました。 「データ分析を行う上での8割は前処理に費やされる」など一般的に言われますが、実際のデータ分析を研修で行うことでその大変さ、やる意味・気をつけるポイントなどを伺い知ることができました。
Rもわからず統計もわからずという何のバッグラウンドもない状態でしたが、気持ちだけで参加しました。そのような状態でも、ExploratoryというUIツールのおかげですんなりとデータ分析の世界に飛び込めました。
ブートキャンプは、Exploratoryを実際に使用して具体的なデータ分析を行いながら進めていくので、本で学習するより100倍わかりやすく、自分がわからない部分もクリアになります。 Rなどの言語が障害になりデータ分析に一歩踏み出せない方に特にオススメと思います。間違いなくデータ分析に関する視野が広がります。
渡辺英樹 / 卸売業(東証一部上場) 事業戦略本部
【日本版第3回参加者】
実業務に応用できる最新の手法や考え方を、初学者でもわかる言葉に翻訳しながら解説してくれる素晴らしいトレーニングでした。土日で学べる手軽さもありながら、ものすごく有意義な時間を経験させていただきました!
小嶋景人 / 株式会社メンバーズ
【日本版第2回参加者】
Business Sideの方にこそお勧めします! Hands-onに徹した研修を通して、「Data Scientistに頼らずとも自分でスピーディにデータを処理して可視化し、Business Decisionに活用できる」という確信が持てました。
マーケティング / ソフトウエアベンダー
【日本版第2回参加者】
データ分析の経験がない立場で参加しましたが、 業界の背景から最新の理論を使った分析まで、幅広くカバーされており、 初心者の入口としても最適なトレーニングだと感じました。 実際に手を使って分析したり、実務者の生の声を聞く機会もあり、学んだことを実践したり、実務を想像したりできる点もエキサイティングでした。
メディカルソリューション / 総合医療メディア
【日本版第2回参加者】
通常レベルのPC知識でも十分理解できました。また最前線で携わっている方の実情に触れる良い機会にもなりました。
日下部 交右 / イオンディライト株式会社
【日本版第2回参加者】
データ分析の基礎知識から実データを使った分析手法の実践まで経験でき、期待以上のトレーニングでした。 そして何よりも素晴らしいのは講義がわかりやすいことです!
ソリューションエンジニア / ビックデータ基盤ソフトウェアメーカー
【日本版第2回参加者】
日本でデータ・サイエンスを体系的に学ぶ機会はまだ限られていますが、データ・サイエンスの基礎を実践的に学べるだけでなく、シリコン・バレーで展開される最新の議論に触れる貴重な機会でした。
ブートキャンプでは、プロが生のデータをどう扱ってビジネスに繋げるのかを教えてくれます。私は学生なので、知る機会の無かった新しい世界を見ることができました!
このブートキャンプトレーニングは私に、統計学の魅力、アルゴリズムのパワー、そして何より、それらを活用して結果を導き出すことの楽しさを教えてくれました。
石迫龍司 ソリューション・コンサルタント/ アドビ・システム
【日本版第1回参加者】
週末フル4日間でExploratoryのトレーニング。データをラングることからスタートし、データを絡み合わせて、ビジュアライズからの予測や回帰の分析手法が簡単に。Wow!の連続。
Nishida CEO直伝の低音のNice Voiceに、シリコンバレー仕込みの軽快なトークで、小難しい統計の知識も解説も理解しやすく。クラスター分析したなら、きっと近い属性の仲間との出会いに素直に楽しかったw
統計学やデータ分析に関心・興味がある方にはおすすめです。
大藤隆徳 取締役 / D-Direction (ダイレクトマーケティング)
【日本版第1回参加者】
特に、R初心者だけどデータ分析しないといけないビジネスユーザーの方におすすめします。シリコンバレー発の、データ分析に関する全体像を正確に理解できるブートキャンプです。
うのさわえいじ / v−commerce経営企画
【日本版第1回参加者】
私は非開発者ですが、この講座でデータ分析の基礎から最新の機械学習までをノンプログラミングで学べました!実践的なワークを交えているので、明日からのデータ分析に使える技術が得られた点が良かったです!
マーケティンググループ・リーダー / BtoBマーケティング会社
【日本版第1回参加者】
This is an amazing training that focuses on how to analyze data with various methodologies without a need of the programming. (これは、プログラミングを必要とせずにさまざまな方法論を使用してデータを分析する方法に焦点を当てた、すばらしいトレーニングです。)
ビジネスアナリスト / 米Facebook社勤務
【US版参加者】
Using Exploratory as a powerful standalone R GUI-based tool is a huge breakthrough for learning Data Science effectively. (強力なスタンドアロンのR GUIベースのツールであるExploratoryを使用することは、データサイエンスを効果的に学習するための大きなブレークスルーです。)
大学教授 / カリフォルニア大学バークレー校
【US版参加者】
I really enjoyed the training. Rather than spending time learning all the details of the R system, I can just start using the power of R to answer my questions about my data. (トレーニングは本当に楽しかったです。 R言語の詳細を学ぶのに時間を費やすのではなく、私のデータに関する私の質問に答えるためにRを使い始めることがすぐにできます。)
シニアデータアナリスト / 米コンサルティング会社勤務
【US版参加者】