인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

Data Science(DS)と Artificial Intelligence(AI)関連職種の分析と 関連職種でのキャリア構築のための学習・就職ロードマップを学びましょう。

データアナリストがどんな仕事をするのか分からなくて、もどかしく思っていませんでしたか？ それぞれ異なるドメインで働いている3人のデータアナリストの話を聞いてみましょう！

データアナリストへの就職に向けて、履歴書はどのように書けば良いか、面接はどのように準備すれば良いか、お悩みですか？ デー​​タアナリスト採用の全てをこのセミナーで学べます！

データの収集、処理、分析、そして視覚化を通じて、正確な意思決定を下すための能力を養う講座！ 本講座を通じてデータ分析に必要なエクセル機能を理解し、望む結果を導き出してみてください！

データアナリストが就職活動の時に使った履歴書を直接見たことはありますか？非専門から就職に成功したアナリストたちが教える履歴書作成のコツ！ここにすべてあります。

ノッションで履歴書を作るのは難しくありません。フレンドリーなガイドと一緒に座った席から最後まで、完成できる履歴書作り！

ChatGPT、Clova Xを含む生成型AIがデータ分析に活用できる多様な可能性と今後の未来が気になる場合は、今回の5月セミナーを聴いてみてください！

非専攻者でデータアナリストへの進路を希望されていますか？ 物流学科、経営学科、文芸創作学科、機械工学科出身の私たちが、どのようにしてデータアナリストになったのか、そのヒントがこのセミナーにあります。

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。

知識共有者キム・ナホン様と共にしたデータ職軍のためのライブミットアップ映像です:)

SELECT、WHEREのような文法の羅列ではなく、「最近の売上は？」「誰がより多く買うの？」「Top5商品は？」といったビジネス質問を解きながらSQLを学びます。無料環境（BigQuery Sandbox + Looker Studio）で直接実習し、分析結果をダッシュボードで完走します。 退屈せずに、実務データ分析の思考方式をSQL基礎と一緒に身につけることができます。

IT業界のデータアナリストのキャリア成長記が気になる方は、6月のセミナーをぜひ受講してみてください！

非専門家として試行錯誤を繰り返しながら悟ったことをお伝えする、データサイエンス・キャリアロードマップ講義です。時間の浪費や無駄な努力をすることなく、キャリア準備の時間と過程を最適化することができます。

私たちが毎日アクセスしているサイトはどのように動作しているのでしょうか?本格的なデータの勉強に先立ち、ITの背景知識となるサーバーとインターネットについて学びます。

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。

データ分析官として就職するには、どこからどのように準備すればいいでしょうか？データ分析プロジェクトのノウハウから、先輩データ分析官の就職活動体験談まで！今回の2月セミナーで全て聞くことができます。

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。

「経営情報視覚化能力資格」コースでは何を学ぶのでしょうか？ この資格コースは、データを適切に分析し、見やすく視覚化することで、会社や組織で重要な意思決定を行う際に必要な情報を明確かつ効果的に伝える能力を養うことに焦点を当てています。 簡単に言えば、単にデータを見るのではなく、その中に隠された意味を見つけ出し、それを他の人にうまく説明できるように図、表、グラフなどで表現する技術を学ぶプロセスです。 このコースを通じて、皆さんは： データを通じて戦略的に考える力を養い、実際の業務ですぐに使える実務能力を身につけ、自身の専門性と競争力を高めることができます。 この講義を通じて、経営とデータをつなぐ能力を養い、データを理解し説明する専門家として、さらなる一歩を踏み出してみてください。