データ活用を
自走させるエンジンを。

データ活用に携わるすべての人が “データサイエンス人材” として活躍できるよう、
ALBERTはデータサイエンティスト育成支援を行っています。

なぜ、社内に “データサイエンス人材” が必要?

ALBERTは、2005年の創業以来、数百を超えるAI・分析プロジェクトの実績を積んできました。
そこで感じることがあります。
データ活用をして成果を出すためには、社内にデータサイエンス人材とそれらを実行するチームが必要だということです。
データ活用は、一度プログラムをつくれば終わりではありません。日々のデータストック、データ分析、そのデータの活用施策の実施、検証など、日々の取り組みが必要です。
そのためには、社内の多くのメンバーが関わることも必要です。外部のプロフェッショナルだけでは、カバーしきれない領域があるのです。
データサイエンス人材は、専門知識を有するデータサイエンティスト(分析者)だけではなく、プロジェクトを管理する人、マネジメントする人、プロジェクトへ参画するすべての人が対象となります。
社内にデータサイエンス人材がいることで、チームでナレッジを蓄積することができデータ活用が進んでいきます。
それを実現させるために、データサイエンティスト育成支援を提供します。

データサイエンス人材 データサイエンス人材

データサイエンス人材

データサイエンスの知識はチームメンバーに必要不可欠

データサイエンスの知識とはデータ分析をビジネスへ展開するためのビジネススキルと、データ分析を行うために必要な統計学、数学、情報工学など、様々な領域を網羅的に習得していること

ALBERTが育成するデータサイエンス人材とは?

ALBERTは、チームでデータ活用を取り組むすべての方を対象に各役割に応じた最適なカリキュラムを提供しています。
チーム内での役割に応じたデータサイエンスの知識や技能を習得頂き、皆がデータ活用を推進できる人材=データサイエンス人材になれるよう支援しています。

スキル・知識UPで期待できること

  • 責任者(管理者)

    ビジネススキルとデータサイエンスの知識を習得することで自社のビジネス課題におけるAI/分析プロジェクトのテーマ選定及び分析方針の策定、プロジェクトにおける精度・評価を実施することができる。

  • プロジェクト マネージャー

    ビジネススキルとデータサイエンスの知識を習得することで分析部門とのサイロ化の解消、AI/分析ベンダーとコミュニケーションの円滑化を期待できる。

  • プロジェクト 企画・参画者

    データサイエンスの知識を習得することで、ビジネス課題の仮説構築を行い、課題解決へむけたデータとの紐づけが可能。
    また統計学の基礎を理解することでデータに基づく説得力のある企画書を作成できたり、分析結果を理解し業務に適用できたりする。

  • 分析者

    データサイエンスの知識を習得することで、自社データの前処理/基礎集計工程を迅速かつ効率化することが可能。
    更に、専門的な分析手法理論の知識を有することで、データ分析者がビジネス課題における必要な分析モデル構築の実装ができる。

データ活用プロジェクトにおける
各タスクと役割

データ活用プロジェクトでは、計画、分析、評価の工程全てでデータサイエンスの知識が必要になる。
チームのメンバーが役割に応じて必要なデータサイエンス知識を習得し、現状よりもアップデートすることで、
プロジェクトの精度やスピードを加速することができる。

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ALBERTのデータサイエンティスト育成支援が選ばれる理由は?

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    数百を超えるAI・分析プロジェクトの経験値をカリキュラム化しています。

    ALBERTは自動車・製造・金融・通信・流通/インフラなどさまざまな業界でのプロジェクト実績があります。
    データサイエンティストが各分析プロジェクトで培った経験値を元にカリキュラム化しているので分析プロジェクトに本当に必要な知識や技術を得ることが可能です。

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    日本屈指のデータサイエンスカンパニー「ALBERT」の社員教育と同じカリキュラムを提供します。

    2005年の創業当時から「分析力」をコアとした事業を展開し、お客様のデータ活用を支援する専門企業として時代のニーズに合わせて成長してまいりました。データ分析の専門企業として成長してきたALBERT独自の教育プログラムを本カリキュラムにも採用しご提供しています。

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  • 03

    講師は、経験豊富なALBERTの現役データサイエンティストが担当します。

    ALBERTには統計学や金融工学、宇宙物理学など文理問わずさまざまな領域で高度な研究を行ってきた専門家が集まっています。
    データサイエンスをビジネスへ応用できる実装力がある現役のデータサイエンティストが、本カリキュラムの講師を担当し受講者の知識や技術向上を支援します。

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  • 04

    日進月歩で進化する、データサイエンスの知識や技術をカリキュラムに反映しています。

    ALBERTでは先端技術に関する研究・開発や、最新情報を取り入れる社内アセットの蓄積等を実施しています。
    社内勉強会やリサーチャーから共有される知識や技術を講師がキャッチアップしカリキュラムに反映していくことで講義内容のアップデートを常に行っています。

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  • 05

    業界別に特化した演習カリキュラムでより実践的な学びを提供します。

    小売業界向けの顧客分析や購入者予測、製造業向けの異常検知や故障予測、金融業向け信用リスク分析など、業界特有の課題に特化した演習カリキュラムを提供しています。

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  • 06

    「勉強になった」で終わらせず、「実務で使える」ことを目指しています。

    ALBERTが提供するデータサイエンティスト育成支援では、受講者自身が実際にデータを扱ってもらいながら進める演習課題を提供しています。
    それにより座学のような知識だけで終わらせず、実務で使える技術力も合わせて支援可能です。

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    「難しかった」→「理解できた」が、参加者の感想です。

    ALBERTが提供するカリキュラムは内容によっては受講者の方にとって高度な内容も含まれています。
    しかし、分かりやすい座学だけでなく数百の練習問題、実データを活用した演習を組み合わせていることで受講者の方が理解を深められる構成で実施しています。

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  • 08

    プロジェクトチームの役割に応じた最適なカリキュラムをご提案します。

    ALBERTは、チームでデータ活用を取り組むすべての方を対象に各役割に応じた最適なカリキュラムを提供しています。
    責任者、プロジェクトマネージャー、分析者、それぞれの課題に応じた多様な講座を展開しています。

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データサイエンティスト育成支援は、企業向け研修と公開講座を展開しています。

  • 企業向け研修

    企業向け研修 企業向け研修

    課題や目的、受講者の習熟度に合わせて、
    企業ごとに最適な研修をご提供します。

    詳しくはこちら
  • 公開講座

    公開講座 公開講座

    1名からでも参加できるオンライン講座です。

    詳しくはこちら