仕事のできるMDのためのデータ授業

マーケティング実務者が抱える「データはあるが結論が出せない」という問題を、問題定義→分析→解釈→1ページレポートへとつながる実務ルーチンとChatGPTの活用によって解決できるよう支援します。

データを読み解いたらお金になった！ゴミ箱に捨てられる決済レシートさえも売上につなげることができます。日常にあふれるデータを成果に変えたいなら、データリテラシーを磨いてみてください。

本コースは、実際の職場で必要な統計資料を探し、直接ダウンロードし、チャート（グラフ）作成実習をする過程です。

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。

マーケティングインサイトを見つけ、データを活用できる講座で、ビジネスマーケティングのコアを強化します。

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。

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

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。

この講義では、Excelの基本機能から応用数式、データ可視化、ダッシュボード作成まで、幅広い内容を実習中心に学べます。テンプレートと解答ファイルを提供し自学自習が可能であり、実務で即活用できるデータ分析スキルをマスターし業務効率を最大化できます。

コーディングを必要としない無料データビジュアライゼーションツール 'HEARTCOUNT(ハートカウント)'情報を見つけるために使用してください。

人工知能（AI）は、プロフェッショナルがデータを扱う方法を変革しています。ExcelのMicrosoft Copilotを活用すれば、スプレッドシートの分析、クリーニング、書式設定、自動化、最適化をかつてないほど迅速に行うことができます。しかし、Copilotを効果的に使いこなすには、単にプロンプトを入力するだけでなく、Excelの基礎知識、構造的思考、そしてプロンプトエンジニアリングへの理解が必要です。 このコースでは、まさにそのスキルを習得できます。 Excelの専門知識とAIによる自動化を組み合わせ、生産性、正確性、ワークフローの効率を劇的に向上させる方法を学びます。 ### このコースで得られること • AI駆動のExcel自動化により、毎週数時間を節約 • Copilotを使用して大規模なデータセットを数秒で分析 • 煩雑なデータを手間なくクリーニング・修正 • AIのサポートを受けて強力な数式を作成 • Excel Copilotのためのプロンプトエンジニアリングをマスター • プロフェッショナルなレポートやダッシュボードをより速く構築 • AIによるインサイトで意思決定の質を向上 • 実社会のビジネスシナリオに合わせてワークフローを最適化 このコースを修了する頃には、Copilotを単に「使う」だけでなく、「コントロール」できるようになっているでしょう。 ### コース内容 **基礎（Foundations）** • Microsoft Copilotとは何か • ExcelでCopilotを有効化し、使用する方法 • Excelの基本操作とナビゲーションの紹介 • データ型と変換 • データ入力と入力規則のテクニック **Excelコアスキル（Excel Core Skills）** • 数学、論理、時間関数 • 複雑な計算のための入れ子（ネスト）関数 • 論理関数とLOOKUP関数の組み合わせ • 条件文と条件付き書式 • ピボットテーブルと高度な書式設定 **Copilotによるデータ分析（Data Analysis with Copilot）** • データの全般的な分析とQ&A • データの並べ替え、フィルタリング、プロファイリング • 欠損データの処理と修正 • 一般的なデータエラーの特定と訂正 • トレンド分析のためのデータの入れ替え（転置） • 日付・時刻の書式設定テクニック **AI駆動のExcel自動化（AI-Powered Excel Automation）** • 合成データの生成 • Copilotによる数式列の追加 • 小計と高度な計算 • Copilotを使用したワークフローの最適化 • データプレゼンテーションの強化 • インテリジェントなスプレッドシート編集 **Excel Copilotのためのプロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering for Excel Copilot）** • 効果的なプロンプトの書き方 • 高度なプロンプトエンジニアリング手法 • プロンプトのパフォーマンス評価 • より良い結果を得るためのプロンプトの最適化 • 成果を向上させるためのCopilotのカスタマイズ **実践的な応用（Real-World Application）** • Copilotを使用した旅行予算の作成 • 実践的な演習とアクティビティ • パフォーマンス評価と改善戦略 ### このコースが他と違う理由 ほとんどのExcelコースは「数式」を教えます。 ほとんどのAIコースは「理論」を教えます。 このコースはその両方を橋渡しします。 Excelの基礎と高度なスキルを、AI搭載のCopilot活用法と並行して学びます。この組み合わせにより、Excelだけを知っている人や、AIプロンプトだけを知っている人よりも、圧倒的に高い生産性を発揮できるようになります。 このコースは、明快さ、実用性、そして実社会での効率性を重視して構成されています。 ### 受講対象者 • 日常的にExcelを使用するビジネスプロフェッショナル • データアナリスト、およびアナリストを目指す方 • レポート作成をスピードアップしたいマネージャー • 企業への就職を控えた学生 • ビジネスデータを扱う起業家 • Excel内でAIを活用したいすべての方 AIの事前経験は不要です。自動化やCopilotの最適化に進む前に、Excelの基礎からカバーします。 ### 今すぐ受講すべき理由 Microsoft Copilotは、あらゆる組織において中核的な生産性ツールになりつつあります。Excel内でAIを効果的に使う方法を理解しているプロフェッショナルは、計り知れない競争上の優位性を持つことになります。 数式を書いたり、データをクリーニングしたり、手作業でレポートを作成したりすることに何時間も費やす代わりに、よりスマートに働く方法を学びましょう。 Excelスキルを将来にわたって通用するものにし、データ作業の効率を劇的に高めたいなら、このコースはあなたのためのものです。 今すぐ申し込んで、自信を持ってExcelのMicrosoft Copilotをマスターしましょう。

顧客、市場、売上パターン分析、もう直接学ぶ必要はありません。 AIに聞けば専門家レベルの分析と戦略が一気に完成します!

良い教育係（メンター）がいなくて苦軍奮闘しているジュニアPM/POの方々に伝えたいことを、ぎゅっと詰め込みました。仕事ができるPM/POたちが活用している様々な手法やメンタルモデル（Mental Models）を、惜しみなくお教えします。

GA4活用のための核心レポートを作成しながら、GA4を実務ですぐに使えるように学習できます。データ分析のために、どのようなレポートをどのような方法で作るのか、具体的な事例を学ぶことができます。実務分析のために、ヒートマップツールであるMicrosoft Clarityの設置・使用方法もあわせて説明しています。

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。

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「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。

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