＜セミナー　No.602416＞
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データ分析の

ポイントと生成AIの活用

★データ分析を行うための考え方と進め方について解説します

■　講師
(株)NTTデータ数理システム　取締役　経営企画部長　 小木　しのぶ　氏

【ご活躍】
立教大学　客員教授
大学共同利用機関法人　情報システム研究機構　統計数理研究所　運営会議委員
一般社団法人　日本計算機統計学会　産官学連携理事

■　聴講料 ：

1名につき５５，０００円（消費税込・資料付き）
〔１社２名以上同時申込の場合１名につき４９，５００円（税込）〕
〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。
　　　　　　　　 詳しくは上部の「アカデミック価格」をご覧下さい〕

※定員になり次第、お申込みは締切となります。

■　プログラム                                                                                                

【講演ポイント】
　データ分析には、分析する目的とそれに到達するためのステップが必要です。分析を行うための基本的なノウハウを始め、分析技術である統計や機械学習について基本から解説、身近にあるExcelを用いて演習を行います。さらに、生成AIを活用したデータ分析のコツについても解説し、演習しながら知識をつけていっていただきます。
　 講義の途中ではテーマに沿ったグループディスカッションも行います。（Excelとブラウザをお手元にご用意ください）

【習得できる知識】
・データ分析のための統計の基礎知識とExcelでの実施方法
・データ分析を行うための考え方と進め方
・機械学習など、発展的なデータ分析の手法の解説
・生成AIを活用した様々なデータ分析の例
・生成AIを活用したデータ分析の具体的なノウハウと留意点

【プログラム】
１．データ分析とは
　1.1 データ分析の目的
　1.2 データドリブン○○
　1.3 データ分析の技術
　1.4 データ分析事例
２．データとは
　2.1 データの種類
　2.2 データの収集・蓄積・整理
　2.3 データのセキュリティ
３．統計の基礎
　3.1 基本統計量
　3.2 Excelで行う回帰分析、相関分析、予測　演習
４．機械学習の基礎
　4.1 機械学習と統計の違い
　4.2 様々な手法と特徴
　4.3 機械学習とAI
５．生成AIのデータ分析との関係
　5.1 生成AIの種類や特徴
　5.2 生成AIはデータ分析ができるのか
　5.3 生成AIをデータ分析に活用するための留意点
　　5.3.1 良い結果を得るために
　　5.3.2 AIリスク
６．生成AIを活用したデータ分析演習
　6.1 生成AIで行うデータ分析
　6.2 再現性のあるデータ分析を行うには
７．まとめ
　7.1 これからデータ分析を行っていくため

【質疑応答】

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