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2020年12月23日
新講座「新卒社員向け講座 ~仮説思考とデータ分析基礎~」を開講しました。4/15~16、5/10~11、6/3~4の3回開催いたします。
2020年11月6日
新講座「非エンジニアのための機械学習入門講座(教師あり学習)」を開講しました。
2020年11月6日
2020年12月~2021年3月の開講情報をカリキュラム表に追加しました。
2020年9月2日
これまで企業単位の集合研修形式で提供していた「データサイエンティスト育成支援講座」を、2020年9月24日より、少人数受講ニーズに対応して「データサイエンティスト育成支援公開講座」として新たに開講、9月2日より申込受付を開始します。
ALBERTでは、数百を超えるAI・分析プロジェクトの実績から培った、独自の実用的な講座をご提供しています。未経験者、データサイエンティスト候補、AI・分析プロジェクトマネジメント職などを対象とし、座学・演習通じて、実践的な視点・考え方やデータ分析の技術を身につけられます。
講義はALBERTの経験豊富なデータサイエンティストが講師を担当するオンライン形式です。録画映像の配信ではなく、座学・演習ともにライブ配信で実施します。受講者は、双方向のコミュニケーション(講師からのアドバイス、講師への質問など)により、理解を深めることができます。
受講者のレベルや目的、業種に
応じた最適なプログラムをご提供
統計学の基礎、データ処理の基礎、分析手法論、演習(課題把握・分析アプローチ・報告書作成・プレゼンテーション)など多数のカリキュラムがあり、受講者のレベルや目的に応じてお選びいただけます。また、各産業向けの演習もございます。
講師は経験豊富な
データサイエンティストが担当
ALBERTには、AI・分析プロジェクト経験と豊富なノウハウを持つデータサイエンティストが多数在籍しています。専門知識を身につけたデータサイエンティストから直接学ぶことにより、実用的な力が身につきます。
2012年より延べ5,000人に
対して実施してきた多数の実績
ALBERTには、2012年よりデータサイエンティスト育成に取り組んできた多数の実績があります。社内育成でも使用しているオリジナルの教材を活用したカリキュラムを、延べ5,000人にご提供しています。
ライブ配信で双方向の
コミュニケーションが可能!
録画映像の配信ではなく、座学・演習ともにライブ配信で実施します。受講者は、双方向のコミュニケーション(講師からのアドバイス、講師への質問など)により、理解を深めることができます。
新卒社員
様々な業種、企業様の新卒社員の方(文理問わず)
オススメの
公開講座
基礎知識をつけたい未経験者
データ分析に関連する基礎知識をつけたいとお考えの方
オススメの
公開講座
データサイエンティスト候補
データサイエンティストに必要な統計学や機械学習の知識を身につけたいとお考えの方
オススメの
公開講座
データサイエンティスト
日々の業務でデータ分析を行っておりさらに専門的な知識や実践力をつけたいとお考えの方
オススメの
公開講座
AI・分析プロジェクト
マネジメント職
現在リーダー職についており、AI・分析プロジェクトの進め方を学びたいとお考えの方
オススメの
公開講座
講座名 | 受講時間 | 概要 | 受講者の想定 | 日程 | 締切日 | 詳細・申込 |
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新卒社員向け講座 ~仮説思考とデータ分析基礎~ |
15時間 | 本講座は、様々な業種・企業様の新卒社員向けに構成されています。新卒研修のカリキュラムの1つとして受講いただくことで、仮説思考とデータ分析の基礎知識を習得することができます。 仮説思考の講義では、一般的な仮説思考の概念からスタートし、仮説の構築の仕方や、仮説をデータ分析につなげる考え方についてレクチャーいたします。 データ分析基礎の講義では、データの可視化や単変量解析・2変量解析についてExcelを使いながら学んでいただきます。 また、講義・ハンズオンに加え、実務を想定した演習を実施します。ビジネスの課題に対する仮説の構築から予測モデルの作成まで一通りの工程を実際に経験していただくことで、講義で学んだ知識をより確かなものにすることができます。 |
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・2021年4月15日(木) 9時30分~18時00分 ・2021年4月16日(金) 9時30分~18時00分 合計:2日間 |
【お申込締切】 2021年4月8日(木) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年4月12日(月) 15時00分 締切 |
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・2021年5月10日(月) 9時30分~18時00分 ・2021年5月11日(火) 9時30分~18時00分 合計:2日間 |
【お申込締切】 2021年4月27日(火) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年5月6日(木) 15時00分 締切 |
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・2021年6月3日(木) 9時30分~18時00分 ・2021年6月4日(金) 9時30分~18時00分 合計:2日間 |
【お申込締切】 2021年5月27日(木) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年5月31日(月) 15時00分 締切 |
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Excelでできる!データ分析入門講座 | 8時間 | ビッグデータとデータサイエンスの概要、データの可視化の方法、統計学の基礎について、Excelを使いながら学ぶことができます。データ分析の第一歩として、データに適したグラフの選び方と可視化における注意点について説明します。また単変量解析・2変量解析の講義を通して、代表値や分散・標準偏差・四分位数などの統計の基礎的項目や、確率分布・仮説検定の基礎に触れながら、相関分析・回帰分析といった基本的な分析手法を学びます。 ※本講座は【ビデオ オン デマンド】での開催です。 |
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※本講座は【ビデオ オン デマンド】での開催です。下記期間内にご受講ください。 2021年2月1日(月)9時00分~2021年2月15日(月)18時00分 |
【お申込締切】 2021年1月25日(月) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年1月28日(木) 15時00分 締切 |
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SQLを用いたデータハンドリング入門講座 | 16時間 | データサイエンティストには必須となる大規模データ処理の基礎スキルを習得します。データベースの概念やSQL基本構文について、講義形式の説明だけではなくご自身で手を動かしてもらうハンズオン形式を交えながら身に付けていただきます。データ抽出やテーブル結合などの基礎的な処理だけでなく、データ分析に必要な集計やデータ加工の方法についても解説します。演習ではマーケティングで利用される分析(ABC分析・アトリビューション分析)を行っていただき、SQLをビジネスに活用する方法について学んでいただきます。 |
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・2021年1月19日(火) 9時00分~18時00分 ・2021年1月20日(水) 9時00分~18時00分 合計:2日間 |
【お申込締切】 2021年1月12日(火) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年1月15日(金) 15時00分 締切 |
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データ分析のためのPython基礎講座 | 32時間 | データサイエンティストの必須スキルの1つであるPythonプログラミングについて、データ分析に最低限必要な知識を習得できます。Pythonの基本的な文法について、講義形式の説明だけではなくご自身で手を動かしてもらうハンズオン形式を交えながら学んでいただきます。データ分析で頻繁に使用するライブラリ (NumPy・Pandas・Matplotlib) を使ったデータの処理や可視化の方法についても解説します。また、Pythonを使った簡単な統計モデリング(回帰分析)を体験していただくことで、Pythonプログラミングによるデータ分析をビジネスに活用するイメージをつかむことができます。 |
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・2021年2月2日(火) 9時00分~18時00分 ・2021年2月3日(水) 9時00分~18時00分 ・2021年2月16日(火) 9時00分~18時00分 ・2021年2月17日(水) 9時00分~18時00分 合計:4日間 |
【お申込締切】 2021年1月26日(火) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年1月29日(金) 15時00分 締切 |
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AI・分析プロジェクトの進め方講座 | 8時間 | AIやデータ分析プロジェクトをどのように進めるのか、プロジェクトのガイドライン、機械学習の概要、評価指標、プロジェクト設計における失敗事例等を学びます。また、ALBERT独自のフレームワークを用いたテーマ設定及び方針設計を演習課題を通じて学んでいただきます。 ※本講座はプログラミングの講義はございません。 ※本講座は少人数制での開催となります。 |
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2021年2月9日(火) 9時00分~18時00分 合計:1日間 |
【お申込締切】 2021年2月2日(火) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年2月5日(金) 15時00分 締切 |
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ビジネスで使える機械学習入門講座(教師あり学習) | 16時間 | 機械学習の1つである教師あり学習について、モデル作成・予測までの一連のステップを習得することができます。本講座では、教師あり学習の手法のうち、ビジネスに活用しやすい決定木・ランダムフォレストを扱います。また、機械学習のプロジェクトで必須となるデータの前処理、基礎集計、データ分割などのステップについて、実案件での実施例や失敗経験などを交えながら現役データサイエンティストが解説します。講義形式での概要・理論の説明とともに、ハンズオン形式でPythonでの実装も体験していただきます。演習では、講義で学んだ知識をもとに、実務での活用を想定したモデル作成・予測を実施していただきます。 |
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・2021年3月9日(火) 9時00分~18時00分 ・2021年3月10日(水) 9時00分~18時00分 合計:2日間 |
【お申込締切】 2021年3月2日(火) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年3月5日(金) 15時00分 締切 |
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非エンジニアのための機械学習入門講座(教師あり学習) | 8時間 | 機械学習の1つである教師あり学習について、AI・分析プロジェクトにおいて抑えるべきポイントを中心に説明します。本講座では、教師あり学習の手法のうち、主にビジネスに活用しやすい決定木・ランダムフォレストを扱います。また、機械学習のプロジェクトで必須となるデータの前処理、基礎集計、データ分割などのステップについて、実案件での実施例や失敗経験などを交えながら現役データサイエンティストが解説します。講義形式で概要・理論を学んでいただいた後、演習として「顧客の要望とサンプルデータに基づいた分析の設計」を体験していただきます。 ※本講座ではPythonによる実装は行いません。Pythonでの実装まで含めた機械学習の講座を希望する方は「ビジネスで使える機械学習入門講座(教師あり学習)」へお申込みください。 |
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2021年3月2日(火) 9時00分~18時00分 合計:1日間 |
【お申込締切】 2021年2月22日(月) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年2月26日(金) 15時00分 締切 |
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実践・機械学習プロジェクト演習 | 32時間 | データ分析を活用したビジネス課題解決の一連の流れを、演習形式で学びます。プロジェクトにデータサイエンティストとして参画したという設定のもと、購買データの分析、および分析結果をもとにしたリピーター増加のための施策立案を担当していただきます。前処理・基礎集計・モデリングといった分析工程だけではなく、分析の設計、分析結果の解釈、報告書作成、プレゼンテーションまでを4日間で経験できます。現役データサイエンティストによる面談とチャットツールを使用した質問対応(随時)により、プレゼンテーションまで手厚くサポートします。 ※本講座は少人数制での開催となります。 |
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・2021年3月16日(火) 9時00分~18時00分 ・2021年3月17日(水) 9時00分~18時00分 ・2021年3月23日(火) 9時00分~18時00分 ・2021年3月24日(水) 9時00分~18時00分 合計:4日間 |
【お申込締切】 2021年3月9日(火) 17時00分 締切 【ご入金締切】 2021年3月12日(金) 15時00分 締切 |
Q.キャンセルしたい場合、どのようにしたら良いでしょうか?
A.お申込後のキャンセルにつきましては、受け付けておりません。キャンセルされましても、ご返金いたしかねます。ご了承ください。
Q.受講を予定していたが急遽参加できなくなった場合、代理人の受講は可能でしょうか?
A.代理人の受講に関しては、一切受け付けておりません。ご了承ください。
Q.受講費用の支払い方法について教えてください。
A.受講費用につきましては、銀行振込にて手続きをお願いいたします。お振込みの際に発生する振込手数料につきましては、お客様のご負担となります。ご了承くださいませ。なお、お振込の締切につきましては、Webサイト上に記載がございます『申込締切日』の欄をご確認ください。
Q.受講を検討しているが、自社の規定で受講費用が開講日後でないと振込ができない場合、受講は可能でしょうか。
A.「データサイエンティスト育成支援公開講座」事務局にお問い合わせください。
当社にて審査の上、支払日を別途定めます。審査結果によりご希望に添えないことがございますので、予めご容赦ください。
【お問合せ用メールアドレス】 dst_open@albert2005.co.jp
Q.請求書の発行を希望する場合は、どのようにしたら良いでしょうか?
A.請求書の発行を希望する場合は、お申込フォームより請求書の発行先の選択が可能です。請求書の選択肢より「個人宛」もしくは「会社宛」をご選択ください。会社宛の場合は会社のご住所を、個人宛の場合はご自宅のご住所をご入力ください。
Q.領収証の発行は可能でしょうか?
A.領収証の発行を希望する際は、講座お申込フォームの連絡事項欄に宛名と領収書発行希望の旨をご記載ください。後日、領収書が必要となった際はメールにてご連絡いただければ対応いたします。領収書の発行は一度のみとなりますので予めご了承ください。
【お問合せ用メールアドレス】 dst_open@albert2005.co.jp
Q.講座の定員について教えてください。
A.各講座には定員人数がございます。定員を超える場合は先着順とさせていただきます。ご了承ください。