製造現場で
こんな課題はありませんか？
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仕入れや発注を予測して
在庫の適正化を図りたい -
システムがバラバラで
部品コードが統一されていない -
故障確率の高い順に
保守整備したい -
販売実績・購買実績などを
基に
生産計画の最適化 -
不良品分析を
画像解析で判別したい -
品質安定のため
製造機器設定値を算出したい
ワークスアイディの
データサイエンティスト
養成講座は
現状の課題からあるべき姿、
そして実践まで
データサイエンスを
活用した人材戦略＝リスキリング
で製造現場のお悩みを
解決いたします。
vision
当講座で目指す姿
人に教えることを目的とした講座です。
実践で活かせる講座だからこそ、受講後に企業でさらに活躍できる人材を育成します。
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01
設備投資から、人への投資
データの収集・蓄積・分析・活用・基盤の構築など、それらを活用できる技術や知識が不足している。
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02
当講座を受講
データの可視化・データベース・Python基礎講座から統計解析や機械学習を約2か月で習得。
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03
企業でさらに活躍する人財へ
データを根拠とした戦略策定と意思決定の実現。製造工程分析や商品需要予測によりデータで事業モデルを変革。
course
講座について
講座概要
これからの製造現場に求められるものは、
データの利活用です。
データやデジタル技術を使い、単なる業務効率化だけではなく強い組織へと変革させるための未来を見据えた人材の育成、それがワークスアイディのデータサイエンティスト養成講座です。
講座内容
実践に活かせる体験型講座。様々な演習、ハンズオンをご用意しています。
リアルタイムで配信するオンライン講座となるため、講師への質問も可能。疑問点をその場で解消できます。
| 概要 | 目標 | |
|---|---|---|
| 01.入門編 | データサイエンティスト 入門 ツール・言語：様々 （資料にてご案内） |
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| 02.ビジネスインサイト | ビジネスインサイト ツール・言語：Excel、PPT |
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| 03.状況可視化 | 状況可視化（BI） ツール・言語：Power BI |
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| 04.データベース | DB（データベース） ツール・言語：SQL Server |
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| 05.Python基礎 | DS（様々なデータ加工、 可視化、統計解析、機械学習、AI） ツール・言語：Python |
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※形式はいずれもオンライン講座となります。ハンズオン・演習の時間を含みます。
講座スケジュール
講座は1.5～2か月で01.入門編～05.Python基礎までのすべての内容を受講いただきます。
講座の受講時間は平日10:00～17:00、1日3コマ×週2～3回程度を想定しています。講義によっては、講義時間が変動する場合がございます。
feature
特長
データサイエンティスト、統計解析、
機械学習、AIの概要を学び、
ビジネス課題の探索、データ分析技術による
解決策へ活かすために必要な知識とスキルが学べる、ワークスアイディの講座の
特長を5つご紹介します。
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01
現役データサイエンティストが
講師を担当現役のデータサイエンティストが講師を担当。
業種・業態を問わず経験/実績豊富な講師陣が担当します。 -
02
実践に即したコンテンツをご提供
ビジネス・BI・テキストマイニング・統計解析・機械学習・AI、実務へのデータ利活用を考えるなど、充実したコンテンツをご用意しています。
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03
充実した演習、ハンズオンをご用意
e-learning学習とは異なり、様々な演習やハンズオンを通して“能動的”に受講いただけるような構成にしております。
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04
繰り返し学習により、効果を最大化
忘却曲線がある様に、数日経過すると忘れてしまいます。一定期間のオンデマンド学習をご用意。
繰り返し学習をすることで技術や知識を体得いただけます。 -
05
講座後のフォローアップも充実
実務にてデータを活用いただき、ビジネスで成果を高めることを目的としております。メンター制度、コミュニティ活動、デジタル戦略策定から伴走させていただいております。
動画で解説
ワークスアイディのデータサイエンティスト養成講座の特長を2分の動画でご紹介します。
request
資料請求
詳しい講座の説明資料をダウンロードいただけます。
実際の講座で使用するテキストの一部やレポートサンプルもご覧いただけます。
voice
受講生の声
過去に講座を受講した受講生の声を
一部ご紹介いたします。
受講生の92%が受講後、
実際の実務で活躍しています。
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購買管理×データ分析
自動車部品メーカー / 34歳男性 / 入社16年目
これまで資材と現場の連携がうまくとれず材料と納期の管理が課題でした。生産状況の一元管理と情報共有ができる仕組みを作り、属人的な業務から解放され、改善に動き出しています。
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需要予測×データ分析
食品専門商社 / 28歳 / 男性 / 入社6年目
商品別の受注実績・倉庫情報などを基に仕入計画・在庫の最適化を図りました。データを活用することで成果に繋がることが視える化し、面白さに気づくことができました。
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解約措置×データ分析
大手化粧品メーカー / 26歳 / 女性 / 入社4年目
AI・機械学習というワードは聞くし、取り入れたいと思っていました。今では会員情報・購入実績などを元に解約候補を分析し、適切なフォローで利益に貢献できています。
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不良品×データ分析
ポンプ製造メーカー / 31歳 / 男性 / 入社9年目
分析チームに任命され、工程データや完成品の判定結果を活用。不良品発生の要因を解析し、加工工程を見直すことで不良品率の低減に繋がりました。
Q&A
よくあるご質問
本講座に関する
よくあるご質問をまとめました。
下記にないご質問や
気になることがございましたら、
お気軽にお問い合わせフォームより
ご連絡ください。
- Q.講座の受講時間は全体で何時間になりますか。
- A.118時間です。
- Q.1日の受講時間は何時間ですか。
- A.1日6時間です。10:00～17:00（お昼休憩1時間）
- Q.講座は全てオンラインでの実施となりますか。
- A.リアルタイムでのオンラインでの開催となります。
- Q.修了テストなどはありますか。
- A.修了テストはありませんが、全ての講座を受講いただくと修了証書を発行させていただきます。
- Q.受講にあたって推奨環境はありますか。
- A.
- 推奨環境：Windows OS（Win10 Pro/Home）、第7世代以上CPU：i3以上、メモリ：8GB以上、HDD：5GB以上空き有が推奨。
- インターネット接続環境：回線速度は5Mbps以上推奨。
- MAC OSの実施には対応しておりません。
- 講師受講社員の方のコミュニケーションツールをインストールして頂きます。
- Q.受講開始後、途中から受講が難しくなった場合はどうすれば良いですか。
- A.受講映像を録画しております。約3カ月間は受講・復習が可能ですのでオンデマンドでの受講にてご参加ください。
company
運営会社
現状の課題からあるべき姿、
データサイエンティスト養成講座、
そして実践まで共創型支援サービスで
お客様と伴走します。
| 会社名 | ワークスアイディ株式会社 |
|---|---|
| コーポレートサイト | https://www.worksid.co.jp/ |
| サービスサイト | https://dx.worksid.co.jp/ |
| 設立 | 1999年7月19日 |
| 資本金 | 18,426万円（資本準備金含む） |
| 事業内容 | データドリブンコンサルティング ビジネスプロセスコンサルティング DX HRコンサルティング デジタル人材育成 |