データアナリスト

Wawiwaデータアナリストプログラムは、専門家の指導による実践的なプログラムで、プログラム修了者の実務スキルを短期間で向上させることで、専門分野で活躍する機会を広げることをその特徴としています。

Webやモバイルアプリが生活のほぼすべてに利用されている現代社会（デジタル社会）では、データ活用が重要視されており “Data is King” とも言われています。あらゆる行動がデジタルデータとして記録され、可視化され、追跡することが可能となったため、企業は消費者や企業間取引の両方の膨大な量のデータを蓄積し、分析できるようになりました。

また近年の「ビッグデータ」の活用は、日々の買い物や、カーナビ、医療、サイバーセキュリティに至るまで、様々な分野で急激な変化を引き起こしています。

このような社会の変化に伴い、近年ではデータアナリストやデータサイエンティストなどの新しい職業が登場しています。データアナリストは、ビジネスインテリジェンス(BI)アナリストとも呼ばれ、企業や政府の保有する大量のデータセットを丹念に調べることにより、
データに潜むパターンを特定します。データ分析により明らかになったパターンや傾向は、ビジネス戦略に反映されます。

業界とのつながりを広げる
第一歩となります

データ専門家、インストラクター、採用担当者、そして当プログラムの卒業生で構成されるネットワークを活用し、急速に成長する分野で成功するための準備をしましょう。

本プログラムは、世界の主要企業と連携し、地域産業のニーズに合わせて設計されています。そのため、修了後すぐに即戦力として活躍できる内容となっています。

実践的で専門性の高い
プロジェクトを提供します

実際の社会のデータ課題に取り組み、プロジェクトを最初から最後まで完遂する過程で、多様な実践的スキルを習得します。

市場をリードするテクノロジー、情報処理、データ分析、ビジネスインテリジェンスに関するハンズオン形式の実践経験を積むことができます。
また、各ユニットで学んだ内容を統合し、実践的なプロジェクトポートフォリオを作成するよう設計されています。

プログラムの詳細

▶ データアナリストの紹介

・一般的な紹介
・アナリストの役割と求められる能力
・ KPI
・アナリストのワークサークル
・リレーショナルデータベース入門
・データからの洞察

▶ データ分析のためのSQL基礎

・ MSSQLの紹介
・作業環境の紹介
・基本的なSQLクエリ
・計算されたカラム
・基本的な組み込み関数
・結果の並べ替え
・グループ化と集計
・高度なフィルタリング
・ NULL値の取り扱い
・ダイアグラム
・テーブルの結合
・条件付きステートメント
・関連するクエリと関連しないクエリのネスト
・最も一般的な組み込み関数
・ウィンドウ関数
・ CTE (共通テーブル式)

▶ データ分析のためのSQL応用

・ DML (データ操作言語)
・ DDL (データ定義言語)
・ワークサークルを使ったデータ分析
・ユーザースカラー関数の書き方
・ストアドプロシージャ

▶ Advanced Excelスキル

・計算式
・データの基本的なフィルタリングと高度なフィルタリング
・データの並べ替え
・よく使うビルドイン関数
・外部データソースとの接続
・ If関数
・ VLOOKUP
・エラー処理
・解析機能とは
・条件付き書式
・チャートとチャートコンポーネント
・ピボットテーブル
・ピボットチャート
・スライサー
・ダッシュボード

▶ PowerBI によるデータの可視化、データ分析

・ Power BI ユニットについて
・ Power BI の概要
・作業環境について理解する – Power BI
・データファイルを知る
・作業環境を知る – Power Query
・予備データ処理
・クエリの結合
・データソースの変更
・ピボットとアンピボット
・データ準備 – 続き
・計算列とマージされたクエリ
・パフォーマンスの最適化
・エンリッチメント – BI のデータ構造
・作業環境
・モデルビュー
・データビュー
・ DAX 言語
・計算列
・メジャー
・データビジュアライゼーション
・レポートビュー
・グラフの追加と設計
・階層
・グラフの相互作用
・レポート設計

▶ Python

・ Python の基礎
・基本操作と演算子の使用
・ドキュメンテーション
・変数と基本データ型
・ Python の基本的な関数の組み込み
・文字列スライス
・条件
・ Pandasパッケージの紹介
・ CSVからデータをインポートする
・ Pandasのデータ構造
・ Pandasの記述方法
・条件によるレコードのフィルター処理
・複雑な条件
・正規表現
・データの並べ替え
・データの取得
・ NULL 値の処理
・データの更新
・グループ化と集計
・ピボットテーブル
・ Cross tab
・データフレームメソッドのマージ
・ループ:For、while、ループのフロー制御
・定義関数
・ローカル変数とグローバル変数
・ラムダ式、無名関数
・ Apply メソッド
・ Matplotlibによる視覚化
・ Seabornによる視覚化
・グラフ表示の調整
・データと画像をExcelファイルに保存する
・スクリプトを実行プログラムとして作成する

▶ ビッグデータの概要

・データ分析とビッグデータ
・ビッグデータを使用して価値を生み出す
・ビッグデータ管理技術
・ Netflixのケーススタディ

▶ Final Bring It Together (BIT) プロジェクト

実際のデータを使用し、実践的なデータ分析のプロジェクトを熟練したデータサイエンティストの指導の下で行います。

Eran Lasser
Wawiwa 最高経営責任者

Eranは、IT分野の教育起業家として20年以上にわたり世界各地で人材教育を行ってきました。イスラエルのJohn Bryce Trainingをはじめ、中国のTRIG、ハンガリーのJB-IQsoft、トルコのKocBryceなどを立ち上げ経営してきただけでなく、現地のパートナー企業と協力して、ウクライナではDAN.IT Education、ジョージアではTechhubなど多くの人材研修事業を立ち上げています。さらにe-ラーニングや遠隔学習のソルーションを提供するMentergyも経営しています。
Eranは、これまで5万人以上の人材にリスキリング研修を提供しており、修了者は各分野でIT分野の専門家として活躍しています。

Daniel Aderson
チーフトレーニングオフィサー

Danielは、IT研修プログラムのトピックを常に最先端のものに更新すると同時に、研修方法論を最高レベルに維持する責任を担っています。Danielは、イスラエル国防軍のITトレーニングセンターのチーフトレーナーとして活躍し、イスラエル国防軍（IDF）研修過程を修了しています。フルスタック開発者、およびデータサイエンティストとして、幅広いプログラミングコースを開発・指導しています。

Talia Morchi
データアナリストプログラム責任者

TaliaはIT業界で10年以上の経験を持ち、製品マネージャ、プロジェクトマネージャ、およびデータソリューションマネージャとして務めた経験があります。
彼女はG-Statの講師であり、イスラエルのNew Media Collegeのアカデミックディレクター兼講師でもあります。
TaliaはSQL、Python、Excel、uniPaaなどさまざまな開発ツールのエキスパートで、データアナリストコースのトレーニングテキストを開発し、指導も行っています。

遠藤太一郎

東京学芸大学の准教授、DAO総研Founder

18歳からAIプログラミングを開始し、

会津大学を卒業後米国留学中にAIベンチャーを起業。その後複数のAIスタートアップでAI部門を統括し、多数のAI/データ活用プロジェクトに携わりました。近年、Kaname Projectを設立し、DXコンサル＆実証実験サービス「OMOCha」を手掛け、DAO総研でDAOの支援やスマートコントラクト開発に従事しています。

今回WAWIWA　Data Analyst日本語化のプロジェクトでは主にプログラム全体のコンテンツの有効性の評価を担当しました。

秋山泉

合同会社ラプラス・ディー代表社員

25年以上にわたるIT業界、特に分析ソフトウエアやマーケティングの分野における深い経験を有します。数々の大手IT企業（Salesforce/SPSS/Fusion-io）での経験に加え、近年では分析系ベンチャー企業の立ち上げに貢献しています。
（澪標アナリティクス/Datumstudio/
TheRoomDoo）これらの企業では主に分析業務に従事し、数百の分析プロジェクトに携わりました。
データの収集や抽出、分析企画の立案、プロジェクトマネージメントを含め幅広く対応し、分析に必要な分析基盤の企画・設計も行いました。
WAWIWA データアナリストプログラムの日本語化プロジェクトでは主にSQL、PowerBIのコンテンツを最新の技術情報、日本独自の利用方法に合わせローカライズを支援しました。

FAQ

◆ データアナリストの仕事とは一体何でしょうか？

データ分析は、生のデータを収集して分析し、その情報について結論を出す科学です。
データアナリストは、データモデリングを使用して、この情報を巧みに抽出し、意思決定のために知っておくべきことを経営陣に知らせることができる、重要なビジネスパーソンです。
通常のタスクは、事前定義されたデータセットと変数に従ってさまざまなソースからデータを収集することに重点を置いています。収集されたデータはクリーンアップされ、精度と均一性を検証します。
また、データアナリストは、統計ツールを使用して結果を分析及び解釈し、データから、傾向、パターン、新しい機会を特定します。
データを予測分析は、医療や製造からマーケティング、人事、教育の至るまでのあらゆる分野に関連しています。
よって、私たちの周りの製品やサービスの未来は、データとその活用方法を知っているデータ専門家によって推進されていきます。

◆ 授業はオンライン形式ですか？

基本的にオンライン形式となりますが、リアルタイムでの授業となりますので、授業中はもちろん何時でもご質問や、講師とコミュニケーションをとる事が可能です。
授業終了後に不明点などが生じた場合、チャットでも連絡していただけます。
また、授業の録画や自習用のトピックなどの一部の学習教材はどこからでもオンデマンドで視聴もできます。

◆ 当プログラムに参加する前に必要な経験やスキルはありますか？

当プログラムは、初心者や転職者向けのエントリーレベルのプログラムですので、経験は必要ありません。
ただし、当プログラムの目的は受講者様に、将来の仕事で成功してもらう事が第一ですので、基本的なExcelスキルや、
一般教養としての論理的な思考能力を備えているかの確認をとらせていただく場合がございます。
それによって、適合/不適合の評価はございませんのでご安心ください。