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経営情報視覚化能力(筆記)(2024~2026)- 2科目 データ解釈及び活用

この講義は、データの基本概念から高度な分析技法まで体系的に扱い、学習者がデータに基づく意思決定能力を身につけられるよう設計されています。まず、データ、情報、知識、洞察の概念と特徴を理解し、構造化・半構造化・非構造化データの種類と例を調べながら、データが実際の経営および分析においてどのような役割を果たすかを学習します。続いて、名義型、順序型、カテゴリ型データと離散型・連続型・数値型データの違いを習得し、データライフサイクルとビッグデータの登場背景、効果と特性を通じて現代のデータ活用の流れを把握します。また、ビッグデータ関連技術と解釈の観点、重要性、そして解釈エラーを避けるための基礎的な探索的データ分析(EDA)方法を学びます。最後に統計学の基礎を扱い、記述統計と推論統計、確率と確率分布、事象と標本空間、離散・連続確率分布を学習し、データマイニング技法を通じてデータを価値ある知識に転換する方法を習得します。本課程を通じて学習者は、単純なデータの理解を超えて、実際の問題解決と戦略策定に活用できる分析能力を身につけることができます。

1名 が受講中です。

  • usefulit
Data literacy

こんなことが学べます

  • データ、情報、知識、洞察の概念及び特徴、例示、データの役割、構造化、半構造化、非構造化データの概念、特徴、例示、名義型、順序型データの概念、特徴、カテゴリ型データを理解する。

  • 離散型、連続型データ、数値型データ、データライフサイクル、ビッグデータ登場効果、特性、技術、活用、データ解釈観点、重要性、解釈エラー、EDAを理解する。

経営情報視覚化能力(筆記)-2科目 データ解釈及び活用

この講義は、データの基本概念から高度な分析技法まで体系的に扱い、学習者がデータに基づく意思決定能力を身につけられるよう設計されています。まず、データ、情報、知識、洞察の概念と特徴を理解し、構造化・半構造化・非構造化データの種類と例を調べながら、データが実際の経営と分析においてどのような役割を果たすかを学習します。続いて、名義型、順序型、カテゴリ型データと離散型・連続型・数値型データの違いを身につけ、データライフサイクルとビッグデータの登場背景、効果と特性を通じて現代のデータ活用の流れを把握します。また、ビッグデータ関連技術と解釈の観点、重要性、そして解釈エラーを避けるための基礎的な探索的データ分析(EDA)手法を学びます。最後に統計学の基礎を扱い、記述統計と推論統計、確率と確率分布、事象と標本空間、離散・連続確率分布を学習し、データマイニング技法を通じてデータを価値ある知識に転換する方法を身につけます。本課程を通じて学習者は、単純なデータの理解を超えて、実際の問題解決と戦略策定に活用できる分析能力を身につけることができます。

こんな内容を学びます

🔹 Part 1. データの理解と解釈

  • データ、情報、知識、洞察の概念と特徴、データの役割と価値の理解

  • 構造化・半構造化・非構造化データ、名義型・順序型・カテゴリ型、離散型・連続型・数値型データの特性学習

  • データライフサイクルとビッグデータの登場背景、効果、特性、技術及び活用事例の理解

  • データ解釈の7つの観点、解釈の重要性と誤りのタイプ学習

  • EDA(探索的データ分析)の概念と5段階プロセス学習

  • 統計の基礎(記述統計・推測統計)、確率と確率分布、事象・標本空間の理解

  • 離散確率分布と連続確率分布の種類学習、データマイニング技法と分析技術習得

  • 問題演習(1~2回目)を通じて理解度チェック

🔹 Part 2. データファイルシステム

  • ファイルシステムの概念、機能、階層構造と主要構成要素の学習

  • DBMSの概念、構成要素、機能の理解

  • RDBMS、NoSQL、DDBMS、OODMS、インメモリデータベースの特徴と長所・短所の比較

  • テーブル、属性、レコード、メタデータ、データディクショナリ、スキーマ概念学習

  • データ定義言語(DDL)、操作言語(DML)、制御言語(DCL)、トランザクション制御言語(TCL)の理解

  • キーの定義と6つの種類、変数タイプ8つの学習

  • 概念的・論理的・物理的設計プロセスの理解

  • 問題演習(1~2回目)で実戦感覚を強化

🔹 Part 3. データ活用

  • データエラーの種類、原因、管理方法とデータ品質検証方法の学習

  • 欠損値の種類と処理方法、異常値処理、正規化・カテゴリ化・データ分離技法の学習

  • データ結合の目的と方法、データ収集過程と9つの収集方法の理解

  • データ変換・格納方法とツール、データストレージタイプの学習

  • データセキュリティの目的とセキュリティ対策方法、非識別化概念及び技術学習

  • BI(ビジネスインテリジェンス)の概念と技術、データ基盤意思決定及び活用事例学習

  • 問題演習(1~2回目)を通じて実務応用力強化

受講前の参考事項

この講義は知識共有者の質問/回答を提供しません

学習資料

週別の教案がPDFファイルで提供されます

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 経営情報可視化能力資格証を取得したいすべての方

  • データ分析の基礎を学びたい方

こんにちは
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受講レビュー

4.6

講座評価

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