データアナリスト徹底解剖 (職務分析からデータ関連職種まで！)

経済学と統計学の概念を通じて採用市場の本質を理解し、それをもとに就職・転職戦略を、勘やスペック競争ではなく、データに基づく確率の問題として再設計します。スペックをさらに積み上げるのではなく、合理的な採用の'場'へとゲームの'土俵'を切り替える戦略として、AIを活用して求人情報や企業データを自ら収集・分析し、採用される可能性の高い市場と求人を選別します。経済学・統計学の核心概念を土台に、AIをツールとして活用しながら、書類選考・面接・応募戦略を体系化し、非専攻者にも理解できる形でデータに基づく就職思考を身につける方法を提示します。さらに、実際の就職準備にポートフォリオとしてすぐ活用できる、自分のために24時間働く採用AIアシスタントを、非専攻者でも可能なAIベースのバイブコーディングによって自ら実装します。

プログラミングの基本的な知識も学び、クロールも学び、テキストマイニングの講義も聞きましたが、実際にプロジェクトしたら幕を閉じましたか？私と一緒にプロジェクトを最初から最後まで進めてみる講義です。

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シリコンバレーのソフトウェアエンジニアからビッグデータの処理方法を学び、Apache Sparkでビッグデータコードを開発する方法をPythonを使って学びます。現在14年間ソフトウェア開発者として、Webアプリケーション、ビッグデータ、SRE & DevOpsまでPythonで処理しています。Pythonを使って、ビッグデータ職種で必ず知っておくべきApache Sparkについて、簡単に深く学べる機会を絶対に逃さないでください!

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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。

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本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

ついに皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

GA4のデモデータを活用して、Looker Studio（旧Googleデータポータル）の多様な機能を学習します。Looker Studioの視覚化要素に関する説明と実習が含まれています。特に、SQLに詳しくないマーケターやプランナーの方でも、BigQueryのデータをLooker Studioと連携して使用できる簡単な方法を学ぶことができます。Looker Studioを活用してダッシュボードを作成する方法を習得できます。