2時間で終わるマーケティングデータ基礎 [数学が苦手な人のためのマーケティングデータリテラシー]

この講座は、動画編集の経験がなくても大丈夫です。 CapCut（キャップカット）の基本機能から一歩ずつ学びながら、ショート動画広告をどのように分析し、企画するのかまでを一緒に学ぶ実践的なカリキュラムです。 単に字幕を入れたりカット編集したりする方法を学ぶだけではなく、 広告の構造を理解し、思わず手が止まる動画がどのように作られるのかを、実際に手を動かしながら完成させます。 広告分析 → 企画設計 → CapCutでの制作まで、 初心者の方でもそのまま進めれば、一本のショート動画広告を完成させられるように構成しました。 動画制作が初めてのマーケター、 これからは自分で作りたいと考えているマーケターのための講座です。

究極の生産性ツール、ノッション！ ちゃんと活用する方法！

たった3時間でSQL基礎を完成できる実務入門講義

ネイバー検索広告の基本定義から実務最適化戦略まで、運用の全過程を凝縮して学ぶ講座です。単に広告システムの機能を羅列するのではなく、購入直前の段階の顧客を捕らえる「Pull Marketing」の本質を理解し、市場調査と人口統計学的分析を通じてクリックを誘う必勝のクリエイティブ企画ロジックを確立します。特に、改編された最新のUIを基に、キャンペーンから拡張素材までつながる強固なアカウント構造の設計を実習し、設定後はレポートデータを解釈して広告成果を診断し、効率を最大化する「成果分析およびトラブルシューティング」能力を身につけ、現場に即戦力として投入可能な実務マーケターへと成長できるようサポートします。

複雑な統計数式や難解な用語のせいで、データ分析を諦めていませんか？ 本講義は、国内第1号のBeusableアンバサダーが、非専門家や就活生のために設計した「最小限の核心データ講義」です。 単にツールの使い方を暗記するのではなく、Tistoryブログを活用した100%の実習を通じて、自分の手で直接分析環境を構築し、数字で構成されたデータにヒートマップの「視覚的な直感」を加えて、顧客の本音を読み解く方法を学びます。 「なぜ自分のサイトでは商品が売れないのか？」この問いに対する正解をデータで証明し、売上を上げる戦略を立てるマーケターへと生まれ変わりましょう。たった3時間の投資で、あなたの履歴書に「GA4実務能力」を追加いたします。

AIとGoogle Apps Scriptを活用して、複雑なコーディングの知識がなくても業務自動化システムを構築する方法について解説します。

非専門家のためのn8n自動化の核心原理とワークフロー設計の基礎 n8nで構築する5段階の自動化：トピック入力から動画完成までのAPI連携実習 AI API（ChatGPT、ElevenLabs、Creatomate）を活用してn8nで動画を自動制作する方法

新入社員・新入社員予定者に必要な挨拶、メール、電話、報告、メッセンジャーなど核心的なマナーを1時間以内にまとめ、実務ですぐに適用できるよう支援する講義です。

マーケターになるために必ず知っておくべき概念総まとめ！そして会社でなくても経験と能力を積むことができる꿀팁まで！

本物のマーケターが知っておくべきSEOの根本から最新のAI活用まで

不器用な人でもそれらしい画像を作れる最小限のFigma機能とデザイン公式 そして広告企画法と画像制作実習まで

自己紹介書の方向性とポートフォリオの枠組みを同時に固めることができます

顧客の立場で製品を見ることを可能にし、ビジネスにつながる役割であるPO/PMと企画者に対するカンファレンスです。

講師が加工して作成した各分野の文書例を見て 文書を見る観点を育てる方法を練習します。

RとPythonなしで可能な、Excelで顧客/売上データ分析クラス！

Excelをすでに活用している人がGoogleスプレッドシートを書くことで、より効果的で効率的で時間を節約できます。

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Googleアナリティクス初心者のための、具体的で実践的な講座です。断片的な機能の説明よりも、シナリオに基づいた分析を進めながら、GA4を活用した実質的な分析プロセスを学習できます。GA4の最新の修正事項に合わせて、継続的にアップデート中です！

検索エンジン最適化＆Google Analyticsマスタリーは、オーガニック検索を通じてウェブサイトを成長させ、正確にパフォーマンスを測定するための実践的で成果重視のプログラムです。このバンドルは、SEO戦略、Google Analytics 4、Google Tag Managerを組み合わせ、適切なトラフィックを獲得し、実際のデータに基づいて情報に基づいた意思決定を行うための完全なシステムを提供します。

データは溜まっているけれど、誰を攻略すべきかお悩みではありませんか？ データの要約でコア客層を見つけ出し、最適なターゲティングロジックを設計してみてください。

オンラインMDとしての成果を左右するデータ分析！ EC市場で売上と利益を最大化するためにMDに必要な必須データ分析と戦略立案手法を学びます。

「データ分析、ツール（Tool）の勉強ばかりして諦めていませんか？」 大企業のPMは、すでに分析チームが用意したデータを見るだけで済みます。しかし、スタートアップやサイドプロジェクトのPMは違います。自らログを設計し、タグを付け、収集するという「基盤」作りから始めなければなりません。 「データが重要だと言うけれど、一体自分のサービスのどこに何を仕込めばいいのか？」 もう抽象的な概念に囚われるのはやめましょう。ログイン履歴の確認こそが、真のデータドリブンな意思決定（DDDM）の始まりです。

私の仕事にデータを活用したくて悩んでいるなら、今回のセミナーで蜂蜜のヒントを得てみてください。

データ分析のための中心的な能力である問題定義と仮説構築プロセスを学んでみましょう！

AIとビッグデータの時代、組織のデータを正しく活用できていますか？このコースでは、統計的思考の基礎から機械学習とディープラーニングの核心的な原理まで、データを読み解き解釈する必須の能力を養います。変動性の中からパターンを発見し、データに基づいた意思決定ができる実務リーダーへと成長しましょう。

[技術的真実のビジネス価値転換のための '思考の建築家' ロードマップ] 1. 序論：技術的真実のビジネス価値転移における制約要因の分析 企業の各部門やエンジニアリングの現場（R&D）で頻繁に観察される重大なボトルネックは、膨大なリソースと研究能力が投入された革新的な成果が「コミュニケーションの臨界点」を克服できずに埋もれてしまう現象です。これは、経営陣が技術的深部（Deep-tech）を十分に認知できていない状況と、技術人材がビジネス的観点の言語（Business Language）を適切に駆使できていないという情報の非対称性に起因するものと判断されます。 本マスタークラスは、工学および科学技術者の「テキストベースのコミュニケーション能力」を、単なる事務的な記録行為ではなく、精密な「工学的システム設計（Engineering Design）」プロセスの一環として再定義します。これにより、エンジニアの技術的洞察が単なる記録を超え、組織の戦略的意思決定を牽引する核心的資産へと変換されるメカニズムを提示します。 2. [診断] 技術的疎通を阻害する3大認知的欠陥の分析 ① 知識の呪い（Curse of Knowledge）による情報伝達の断絶 専門家が自身の高度な知識レベルに没入し、情報受容者の認知的背景を看過することで発生する現象です。これにより、難解な数式や専門略語（Acronym）中心の報告が繰り返され、最終的には意思決定者との接点の喪失、プロジェクト承認の遅延、リソース配分の失敗といった構造的な損失に帰結する可能性が高まります。 ② 論理的アーキテクチャの欠如およびデータの断片化による価値の損失 文書作成を単なる事後の行政手続きと見なすことで、体系的な設計なしに情報を羅列する誤りが頻繁に見受けられます。このような構造的欠陥は、研究開発成果の価値を伝達過程で大幅に毀損させ、エンジニア個人の能力の過小評価はもちろん、組織全体の有形無形の資産損失につながる傾向があります。 ③ 人工知能への依存深化による技術的信頼性の危機 生産性向上のために導入された生成AIが、技術的文脈への理解なしにハルシネーション（Hallucination）現象を引き起こした場合、エンジニアリングの核心価値である「技術的信頼性」が深刻に損なわれる可能性があります。論理的な検証体系を伴わないAIの活用は、業務効率化のツールではなく、潜在的なシステムリスクとして作用する恐れが多分にあります。 3. [処方] 思考の建築家（Thought Architect）のための戦略的コミュニケーション体系 ① 非構造化情報のシステム的設計（Engineering Design of Thought） 抽象的な実験データや仮説を、工学的システム設計の原理に基づいて構造化するプロセスが求められます。 結論優先方式（Bottom Line Up Front, BLUF）：核心的な価値と提言を文書の冒頭に配置することで、経営陣が迅速かつ正確な意思決定（資本投入、量産承認など）を行えるよう最適化された情報構造を目指します。 相互に排他的で、全体として網羅的（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive, MECE）：論理的な重複と漏れを防ぐ原則を遵守し、隙のない思考の流れを設計することで、報告書の論理的完結性を確保します。 ② グローバル標準の遵守および文章の品質保証（Quality Assurance） 世界の科学技術界やグローバル企業で公認されている標準プロトコルを内面化し、データの客観性と完全性を確保する必要があります。 標準技術報告構造（Introduction, Methods, Results, and Discussion, IMRaD）：序論、方法、結果、考察へと続く厳格な形式的構造を通じて、工学的叙事の一貫性と信頼性を維持します。 文章品質の5大原則（5C）：正確性（Correctness）、明瞭性（Clarity）、簡潔性（Conciseness）、一貫性（Consistency）、完全性（Completeness）を品質管理フィルターとして適用し、非専門家でも即座に理解できる明確な言語（Plain Language）体系を構築します。 ③ 人工知能の指揮権確保のための S.E.E.D プロンプト・アーキテクチャ AIを単なる代筆ツールではなく、論理的演算を行う助演者として運用するために、専用のインターフェース設計が不可欠です。 S.E.E.D フレームワーク：状況（Situation）、期待結果（Expectation）、工学的構造（Engineering Structure）、根拠データ（Data）を体系的に構造化して入力することで、AI産出物の品質を精密に制御します。 人間中心の制御（Human-in-the-Loop）：AIの誤りの可能性を遮断するため、人間が最終承認者として検証を行うプロトコルを確立し、これを通じて技術的権威を堅固に維持します。 4. [実行] 認知的主権の確保およびワークフロー最適化戦略 コミュニケーション能力は、単なる技術的手段を超え、エンジニアの認知的機能を保存する核心的なメカニズムとして作用します。 責任構造に基づくサンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）：文脈設計（Top Bun）と最終検証（Bottom Bun）は必ず人間が行い、中間のデータ処理（Meat）段階のみをAIに委任することで、人間固有の実行制御ネットワーク（Executive Control Network, ECN）の活性化を図ります。 知識内面化のための RQTDW 学習プロトコル：読む（Read）、問う（Question）、矛盾に向き合う（Think）、仮想討論（Discuss）、直接書く（Write）の5段階を実務に適用し、情報の単なる受容を避け、知識を能動的に内面化します。 SIFTモデルに基づく精密なファクトチェック：情報源の確認（Source）、文脈の把握（Investigate）、対照確認（Find）、追跡（Trace）の過程を通じて、AIのハルシネーション現象をフィルタリングし、技術的精度を維持します。 5. 結論：技術専門家からエンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）への転移 単に与えられた技術的課題を遂行する実務者の時代は終焉を迎えつつあります。複雑で難解な技術的真実を、組織や社会が受容可能な「価値の言語」へと翻訳し伝達する能力は、現代のエンジニアが備えるべき核心的な生存戦略であり、崇高な使命であると定義できます。 テキストコミュニケーションは、単なる記録行為を超え、エンジニアの知的能力を外部に投影する最終インターフェース（Final Interface）です。本マスタークラスを通じて、自身の技術的価値を自ら証明し、組織の変化を主導する強力な「エンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）」へと成長されることを期待します。40年の工学的洞察が凝縮された本システムは、専門家としての地位を完成させる戦略的資産となるでしょう。

データの骨組みを築く最も確実な方法 断片化された知識はもう終わり。DAsP（データアーキテクチャ準専門家）資格の検定から実務的なモデリング能力まで、最も完璧に構造化された唯一のマスタークラス。 "データモデリング、まだ断片的な暗記に頼っていますか？" 複雑なビジネス要件を明確なデータ構造へと翻訳する「設計者」の能力は、ITエコシステムにおいて最も代替不可能な武器です。このカリキュラムは、単なる資格合格を超え、全社的なデータの流れを見抜く実務的な洞察力を提供します。

非専門家の目線で、32種類のデータ視覚化手法を非常に素早く、分かりやすく解説します！

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

複雑で退屈な統計やコーディングの知識がなくても、AIツールを活用して元データを戦略的に分析し、説得力のある形で可視化するノウハウを学びます。雑然とした生データの前処理から、探索的データ分析（EDA）、相関分析まで、複雑なプロセスをAIとの数回の対話で解決し、実務での分析時間を大幅に短縮します。短時間で学べる実践的な理論とシナリオベースの演習を通じて、数字を強力なビジネス説得の武器へと変える、あなただけの一貫した実務スキルを身につけてみましょう。

データを活用したいPMの方々のための講座です。PM職でデータを活用するすべての過程が含まれた講座で、転職初日の生活からプロジェクトの開始と終了まで、業務の流れをすべて盛り込みました。データに基づいた思考から論理的思考、指標の定義、ログ設計、実験設計、データ文化の構築などを網羅し、考える力を養うためのデータ入門講座です。 PM向けの講座として作成しましたが、データアナリストの方が見ても役立つ内容で構成されています（実際に多くのアナリストの方々が受講してくださいました）。 その他にも、マーケター、デザイナー、事業企画職の方々も多く受講されています。

Excelだけでも十分可能な、データ可視化ストーリーテリング

データウェアハウス(DW)の繰り返しのパイプライン管理、これからはdbtでその苦痛の束縛から解放されましょう！ dbtが提供する効率性の上で、ビジネス中心のデータモデリング、効果的なデータライフサイクル管理など、より高い価値を創出するデータ分析エンジニアへと生まれ変わりましょう。

データアナリストとして就職したいですか？ 私が経験したことを基に、実際の会社でのデータ職種ごとの業務について、一度見ていきましょう。