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"NetMiner 5初心者のための第一歩、基礎的な使い方から論文データ分析まで一気に！"

激変するデジタル時代で生き残るための競争力、デジタルリテラシー！デジタル環境の技術構造への理解を基盤に、日常にあふれる情報を自分のものにしてみましょう。

Hadoopとビッグデータを学びたい学生は、このコースを通じてビッグデータの世界を体験する素晴らしい発展を祝います！

グラフは描けるものの、データを説明することができなかったのであれば、 この講義はデータを「読み解き、説明する能力」を養う過程です。 PART3では、探索的データ分析（EDA）を実際の事例中心に行います。 ✔ データ分布の確認 ✔ 変数間の関係分析 ✔ 外れ値の探索および視覚化の解釈 TitanicとIrisデータセットで分析構造を身につけ、 TMDB 5000映画データを活用したプロジェクトを通じて、 データの整理 → 分析テーマの設定 → 視覚化の解釈まで、 分析プロセス全体を直接体験することになります。 この講義を終える頃には、 データを読み解き、説明できる分析能力が身につきます。

国内1号データ人文学者新都用講師の誰でも簡単に始めるデータ入門講義！ 膨大な量のデータをきちんと読み、きちんと活用できるデータ基盤の思考を備えてみてください！

論理的思考能力を向上させ、第4次産業革命時代において自身の専攻と情報通信技術を融合できる能力を養います。

ADsP資格証合格戦略を調べて、暗記科目を要約して学びます。参考書籍：「みんなのADsPチートシート」https://wikidocs.net/book/18829

データサイエンス、人工知能を初めて勉強する非専攻者または高校生のための講義です。人工知能と機械学習の概念を理解し、関連する職業を持つためにどのような努力をすべきかをお知らせします。

この講義を通じて、受講生はビッグデータ公募展や自訴書など実際の資料を確認し、勉強と就職準備の方向をとることができると予想します。

"データ分析はできるけれど、結果を見せる方法がありませんでした。" 私も最初はそうでした。Jupyter Notebookで一生懸命分析して、チャートを作って、でも共有する時は結局キャプチャしてPPTに貼り付けるだけでした。 リアルタイムでフィルターを変えながら見せるなんて、夢のまた夢でした。 この講義はそのもどかしさを解決します。コーディングの経験が少なくても、Web開発を知らなくても、 Pythonの基礎さえあれば、実際に動作するデータダッシュボードを自分で作ることができます！

試験対策はあなたの合格を応援しています。講義はPDF資料に収録された内容に基づいています。PDFダウンロードアドレス https://www.inflearn.com/clip/1364/%EC%82%AC%ED%9A%8C%EC%A1%B0%EC%82%AC%EB%B6%84%EC%82%AC-2%EA%B8%89-%ED%95%84%EA%B8%B0

Spotfire応用編 - 二次電池コースは、二次電池の製造工程データに基づき、 製品トレイ単位の品質モニタリングと工程統合分析画面を直接構築する実践的な分析コースです。 単なる機能学習ではなく、実際の品質データと工程データを活用して、 品質異常の原因分析のための分析画面を設計・構築する方法を学習します。 基礎機能の説明は省略し、実務で即座に活用可能なデータ構造の理解と分析画面の構成に集中します。

ADsP資格証All-In-One講義！超短期完成！参考書籍：「みんなのADsPチートシート」https://wikidocs.net/book/18829

コーディングの経験がなくても、Cursor AIと一緒なら実際の業務自動化プログラムを自ら作ることができます。 この講義は、PythonとCursor AIを活用してニュースのコメントを自動で収集（クローリング）し、CSVファイルとして保存した後、世論と感情を分析する一つの完成されたプロジェクトを作る実践的なコースです。 単にコードを書き写すだけの講義ではありません。Cursor AIに効果的に質問する方法、開発環境の構築、自動化プログラムの作成、エラーの解決まで、実際の開発プロセス全体を共に体験できるように構成しました。 講義を進めながら、PythonのインストールからCursor AIの設定、業務自動化の基礎、ニュースコメントのスクレイピング、CSV保存、感情分析、そして実際のプロジェクトで発生するエラーの修正方法まで、段階的に学ぶことができます。 プログラミングを初めて始める方も、AIと一緒に開発する方法を自然に身につけ、反復的な業務を自動化し、データを活用する実務能力を養うことができます。

NumPyとPandasを活用して、データ分析の核心的な基礎とデータ前処理の過程を実習中心に学習する講座です。 Pythonの基本データ構造からNumPy配列、PandasのDataFrameまで段階的に学習し、実際のデータを分析するための多様な処理技法を身につけることができます。 データの精製、変換、結合、グループ化など、データ分析で最も頻繁に使用される機能を直接実習しながら、機械学習のためのデータ前処理能力を自然に向上させることができます。 初心者でも簡単に進められるよう概念説明と実習を併せて提供し、データ分析および機械学習学習の強固な基礎を築くことができます。

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

AI監査、どこから理解すればよいか分からず、途方に暮れていませんか？ AIは今や単なる技術トレンドを超え、企業の意思決定、業務自動化、顧客対応、採用、セキュリティ、リスク管理の領域まで急速に拡散しています。しかし、AIを導入するスピードに比べ、「AIが適切に統制されているか？」「AIの判断を信頼できるか？」「データとモデル、運用過程でどのようなリスクが発生し得るか？」を体系的に理解している人は、まだ多くありません。 特にIT監査、セキュリティ、内部統制、プロジェクト管理の業務に携わっている方は、次のような悩みを抱えているはずです。 * AI監査は従来のIT監査と何が違うのか？ * AIモデルはコードだけを見ればよいのか、それともデータや学習過程まで見るべきか？ * AIガバナンス、リスク、バイアス、説明可能性、MLOps、インシデント対応は、それぞれどのように関連しているのか？ * AAIAのようなAI監査関連の資格課程で扱う概念を、実務の観点で理解するにはどこから始めればよいのか？ この講座は、まさにこのような「漠然とした不安」を解決するために作られました。 私は約20年間、ITサービスの企画、開発、PM、コラボレーションプラットフォームの運用、グループウェアの構築、チャットボットサービスの企画、セキュリティおよび監査関連の業務を経験してきました。実際の組織でシステムがどのように企画・開発・運用され、障害・変更・セキュリティ・ユーザー要件がどのように繋がっているのかを、実務の現場で直接経験してきました。また、CISAやAAIAの学習過程を通じて、IT監査とAI監査の観点を整理してきました。 この講座では、複雑なAI技術を数学や開発中心に深く掘り下げるのではなく、監査人とIT実務者が必ず理解しておくべき「核心的な概念」を中心に説明します。AIシステムをデータ、モデル、運用、セキュリティ、ガバナンス、リスク、監査手続きの流れに分けて見ていき、各段階でどのような統制と確認ポイントが必要かを整理します。 受講生はこの講座を通じて、AI監査が単に「AIを評価する仕事」ではなく、AIが組織内で安全かつ責任を持って使用されるよう、ガバナンスとリスク、統制体系を点検する仕事であるという点を理解することになります。 この講座は、AI監査が初めての方、IT監査やセキュリティ業務をしながらAI領域へと広げたい方、AIガバナンスとリスクを実務の観点で整理したい方、AAIAなどのAI監査関連の学習を始める前に全体的な概念を掴みたい方に適しています。 講座を終えると、次のような質問に自ら答えられるようになります。 * AIシステムはどのような構成要素で成り立っているか？ * AI監査人はデータ、モデル、運用の段階で何を確認すべきか？ * AIガバナンスと責任あるAIはなぜ重要なのか？ * AIリスク、バイアス、説明可能性、プライバシー、セキュリティはどのように繋がっているのか？ * AI監査報告書にはどのような観点と根拠を盛り込むべきか？ 急速に変化するAI時代には、技術を使いこなすことと同じくらい、技術を信頼できるように管理・点検する能力が重要です。 この講座は、AI監査の全体像を最初から一歩ずつ理解したい方のための入門コースです。 ITとAIを監査の観点から捉える「最初の基準」を、一緒に作っていきましょう。

非専攻者としてデータアナリストになることを心配していますか？非専攻者の先輩アナリストの話を聞く！

本過程は、臨床試験（Clinical Trial）データに基づき、被験者の特性分析、有害事象（AE）分析、治療効果の比較、および統計ベースの視覚化を行う実践的な分析コースです。 単なる視覚化ではなく、臨床データの構造を理解し、試験群と対照群の比較、安全性・有効性指標の分析をSpotfireを活用して実装する方法を学習します。

Excelデータ分析からSQL、BigQuery、Tableauダッシュボードまで、 実務データ分析の全体フローをプロジェクト形式で完成させる講座です。 単なるツールの使い方ではなく、 実際の分析業務で使われるデータ分析の構造と思考プロセスを共に学びます。