DX支援事業

・データを元にした意思決定が可能となり、効果的な戦略を立案する力が身に付く
・経営幹部の意識が変わり、行動に変革が起こり、組織が変わる

＜カリキュラム＞
【第１章 経営幹部が変わらなければならない】
　• 時代の変化に合わせる
　• デジタル時代の「読み・書き・ソロバン」が「データ・ドリブンな思考法」
　• 「データ・ドリブンな思考法」が求められるようになった理由
　• スポーツでもデータ活用はもうあたりまえ
　• 経営幹部が変わらなければならない
　• 本講座の目的
　• 「データ・ドリブンな思考法」の基礎となる3つの力
【第２章 必要な力1：データを読む力を身につける】
　• 公開されているデータを活用する
　• 思い込みを排除してデータを見る
　• データの特徴や傾向をつかむ
　• 全体の傾向をつかむ。平均値だけではない代表値（平均値、中央値、最頻値）
　• 平均値を使ってはいけない例
　• ヒストグラムを作る
【第３章 必要な力2：データを説明する力を身につける】
　• データを可視化してみる
　• データを比較してみる
　• データを比較する視点
　• データの関係性を読み解く　相関：2つのデータの関係性
　• 相関関係と因果関係
　• こんなグラフは気をつけよう
【第４章 必要な力3：データを扱う力を身につける】
　• 自社内で使えるデータを集める
　• 自社でデータを収集することを考える
　• 社内データを統合するときは表記の揺れを修正する
　• 社内になければ社外から調達する
　• Excelのデータの扱い方・Excelのお作法
　• その他のExcel便利機能・「マクロ」には注意
　• はずれ値と異常値、欠損データ
【第５章 ビジネス・パーソンに求められるさらに3つの力】
　• データから伸びしろをみつけ出し、施策を考える
　• まず必要なデータを調達する
　• データを分類する力
　• データの分類「グループ化」が陥りがちなこと
　• 「セグメント化」とは
　• データから法則をみつける力
　• データから予測する力
　• 「仮説」→「検証」→「施策」を行う
【第6章 AIを活用する】
　• 多くのことがAIでできる時代に突入した
　• AIとは？
　• 強いAIと弱いAI
　• 特化型AIと汎用型AI
　• AIを使いこなすのにも必要な「データ・ドリブンな思考法」
【第７章 さらに勉強したい人のために】
　• Excel （またはGoogleスプレッドシート）を極める
　• MOS（Microsoft Offi ce Specialist）
　• 日商PC検定（データ活用）
　• Google Workspace認定資格
　• データ・リテラシーを向上させる
　• 書籍『教養としてのデータサイエンス』
　• 書籍『図解まるわかり データサイエンスのしくみ』
　• 統計検定
　• データサイエンティスト検定 リテラシーレベル
【第８章 データ分析のシステムを構築する】
　• データ分析ツールを導入する
　• 自社独自のデータ分析システムを構築する