2022120901

 

 

■データアナリストプログラム（255コマ）※

１．データアナリスト概論＋データ分析のためのSQL基礎（40コマ）

２．データ分析のためのSQL応用（40コマ）

３．データ分析のためのAdvanced Excel（30コマ）

４．データ分析のためのPowerBI　PowerBIによるデータの可視化/分析（30コマ）

５．データ分析のためのPython（90コマ）

６．ビッグデータ概論（5コマ）

７．Bring-It-Together（20コマ）

※１コマ＝45分

 

　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、プログラム修了者と企業との有益なコネクションの創出をその特徴としています。Webやモバイルのアプリケーションが生活のほぼすべての側面を管理するのに役立つ現在の社会（デジタル国家）では、データが王者です。あらゆる行動がデジタルデータとなり記録され、可視化され、追跡することが可能となったため、企業はコンシューマーとB2Bの両方の膨大な量のデータを蓄積し、分析できます。また近年の「ビッグデータ」の活用は、カーナビから医療、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。
　最近数年間に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ました。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することが可能です。見出されたパターンは、戦略的なビジネス上の意思決定に活用されます。

 

 

 


データアナリスト
育成プログラム

～IT先進国発！最短6ヶ月のリスキリング・プログラム～

 

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働きながら

学習可能

Learning While
Working

データアナリストと聞くと、専門的で難度が高く、大学/専門学校での学習が長時間必要と感じるかもしれませんが、働きながら週3コマ（※）から学習することが可能です。

※1コマは45分になります。

 

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きめ細やかな

フォロー体制

Reliable
Follow-up System

指導力、人柄そして実務経験豊かな講師陣が受講者様からの質問やご要望にきめ細やかに対応し、学習計画や勉強法などの指導をします。

 

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世界各国で

豊かな実績

Proven Results
around the World

IT先進国発の世界各地で展開されているプログラム！様々な地域での豊かな実績があります。
これまでに数多くのデータアナリストを輩出しています。

 

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Wawiwaとは

Wawiwaは世界各地で展開するリスキリングの研修会社です。
技術関連の豊富なリスキリング、トレーニングの経験と専門知識を持つ専門家によって設立された、イスラエルの企業になります。ITスキルパーソンの不足を解消するために、グローバル産業とローカル市場で必要とされる幅広いIT専門職の再教育を行い、雇用の可能性を大幅に向上させることを目的としています。

 

 

 

データアナリストプログラムは
次のような方にオススメです！

 

 

データ分析のスキルを習得し、自分自身でデータの分析や可視化レポートの作成を行いたい

 

 

 

IT部門や外部に依頼するのではなく自分自身でデータ分析を行い企業の意思決定に役立てたい

 

 

 

企業のデータの持つ価値に興味があり、データの可視化や分析を元にさまざまな提案を行いたい

 

 

 

■データアナリストプログラム（全255コマ）※

１．データアナリスト概論＋データ分析のためのSQL基礎（40コマ）

２．データ分析のためのSQL応用（40コマ）

３．データ分析のためのAdvanced Excel（30コマ）

４．データ分析のためのPowerBI　PowerBIによるデータの可視化/分析（30コマ）

５．データ分析のためのPython（90コマ）

６．ビッグデータ概論（5コマ）

７．Bring-It-Together（20コマ）

※１コマ＝45分

■プログラムシラバス

【データアナリティクス概論】

・ 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】

・ NumPyの基本

・ 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

・ MSSQL に接続する

・ 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。

 

 

 

ORLAB, 2022