강의

멘토링

로드맵

NEW
Applied AI

/

Utilize AI

一般常識が爆発する – 本当に実務で通用するノーコードAIデータ分析(開発業務編)

コーディングを知らなくてもデータは読める、常識を覆すノーコードAI分析のすべて! Excel、PPT、Googleシートだけ使えれば、今やデータ分析はAIが代わりにやってくれます。

1名 が受講中です。

  • skmns
AI 활용법
데이터분석
Excel
PowerPoint
Google Sheets
Generative AI

こんなことが学べます

  • 生成型AIを活用してデータを分析し、視覚化することができる

  • ノーコード方式でデータ前処理、EDA、機械学習モデリングを実務に適用できる

  • 職種別の実際の事例を通じてAIベースのデータ分析能力を業務に活用できる

  • 様々な生成型AIモデルの特徴を理解し、状況に応じて選択・活用することができる

AIツールを活用したデータ基盤業務能力強化

  • コーディングを知らなくても簡単で迅速なデータ実務革新


    複雑な数式やコードの暗記の代わりに、AIと自然言語ツールを活用して簡単かつ迅速にデータ分析、可視化、テキスト処理、機械学習モデル構築などの核心業務を遂行できるようサポートします。


  • 段階別実務 + 事例ベース学習


    産業構造の変化、自動化レベル、AI導入トレンドなどを反映した職務別変化シナリオと実戦適用戦略を通じて、誰もがAI時代の生存戦略を具体化できるよう支援します。


💡AI時代、データ活用能力はもはや選択ではなく生存戦略です!

急速に進化するAI技術環境の中で、すべての職務においてデータ基盤の意思決定能力の重要性が高まっています。今や単純なツールの使用を超えて、自然言語ベースのAIツールを通じてデータを分析・可視化・解釈し、実際のビジネスに結び付ける能力が核心的な競争力として位置づけられています。

あらゆる職務に必要な実務型データリテラシー能力を育成するコースです。マーケティング、人事、企画、運営など様々な分野の実務者が複雑なコードなしでもAIツールを活用してデータ基盤業務を遂行できるよう設計されています。特に顧客分析、レポート自動化、テキスト分析、時系列予測など職務現場で即座に活用可能な実習中心コンテンツを通じて、現業効率性と戦略的思考を同時に強化することができます。


こんな内容を学びます

'ChatGPT ノーコードデータ分析'の著者イ・ギボク専門家による直接講義

直接執筆した著書を根拠にノーコードベースのデータ分析と生成AIの活用能力をご案内します。著者としての専門性と実務経験を基に信頼度の高い講義を提供します。

COREフレームワークでプロンプトを文脈・出力・役割・例示に分けて明確に設計する方法を説明します。

質問の背景・目的をまず明らかにし、成果物のフォーマット・分量・形式を具体的に指定し、モデルに任せる役割を明示します。過去の成功事例など参考例を一緒に提供して一貫した品質と再現性を高めます。

Excelで審査員の採点データを整理し、合計・平均・順位・合格可否を計算する実習です。

順位関数とIF条件式を使用して上位基準(例:上位10名)で合格・不合格を判定し、合計・平均・点数分布を一緒に表示します。シート全体の書式を整えてデータラベルを確認し、評価指標(インデックス)の意味を画面下部の説明と合わせて連結します。

月別・半期・年間投資戦略の累積収益率を比較し、どの期間戦略が優秀だったかを可視化します

4つの戦略の累積価値曲線を1つの画面に描いて、パフォーマンスの差を直感的に比較します。ハングルフォント適用のために可視化ライブラリを設定し、同一データで戦略別収益曲線を生成して結果解釈まで進めます。

店舗別決済手段(デビットカード・クレジットカード・現金)売上上位10店舗を比較し、購買パターンの類似性と変動性をチャートで確認します。

3つの棒グラフで決済手段別の店舗売上規模を同時に比較し、どの店舗がどの決済手段で強いかを一目で把握できます。

記述統計・タイプ調整・欠損値処理・異常値検出・相関分析などEDA全過程をチェックして重要なポイントを把握します。

変数分布と欠損値・異常値を整理し、必要に応じてスケーリング・型変換を実行して分析可能なデータ状態を作ります。特徴量が多いほどEDAの比重を高めて相関関係とパターンを可視化し、その後のモデリング方向と仮説を具体化します。

医療データ課題の定義:MRI前処理、少量データでの信頼性確保、ノーコード診断補助モデル実装の必要性を確認します。

MRI画像をAIが理解できるよう前処理し、データが少ない環境で性能を確保する戦略をまとめます。開発知識なしで構築可能な診断補助AIモデルの要件と適用時の注意点を段階別に提示します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データ分析の基本概念から、最新のノーコード技法まで体系的に学びたい会社員

  • 反復作業やデータ処理にAIを活用して業務効率を向上させたい会社員

  • SQL、Pythonなどのプログラミング言語なしでもデータ分析と可視化をしたい実務者

こんにちは
です。

1,478

受講生

196

受講レビュー

4.7

講座評価

49

講座

미래를 여는 No.1 러닝 파트너

오랜 경험과 혁신이 만나
AI와 DT 시대에 꼭 필요한
최첨단 학습 콘텐츠를 만듭니다.

배움의 문을 활짝 열고,
나만의 성장 스토리를 시작하세요.
함께 나아갈 준비가 되어 있습니다.

カリキュラム

全体

12件 ∙ (4時間 55分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

まだ十分な評価を受けていない講座です。
みんなの役に立つ受講レビューを書いてください!

期間限定セール、あと8日日で終了

¥66,000

40%

¥13,048

skmnsの他の講座

知識共有者の他の講座を見てみましょう!

似ている講座

同じ分野の他の講座を見てみましょう!