法人・団体向けサービス

現場に根付く統計学の研修サービス。

ビジネスシーンでも「統計学・データ分析」が求められる時代。
和からは、企業が統計リテラシーを底上げすることで統計学やデータ分析を”真に活かす”ことができると考えています。
目指すのは企業内の誰もが統計学やデータ分析を使って、気軽に会話が出来ることです。しかしながら、近年で統計ブームが起こり、統計学を学ぶ大人や社会人が増えたものの、実際の現場で活用されているケースはまだまだ多いとは言えない状況です。
統計学で本当に重要なのは、「概念」であり、統計を活用するために必要なのもまた「概念」であると考えています。

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和からが考える法人向け統計学習

近年、ビッグデータがいわゆる「バズワード」ではなくなり、データ分析がプロだけのものではなくなってきました。しかし、社外の「データサイエンティスト入門セミナー」に出席してみたものの、どう使っていいか結局わからなかったり、専門スタッフに依頼するときに、何をどう指示出していいのかわからない人が多いのではないでしょうか。統計学を社内に根付かせるのに大切なことは、それぞれの会社で日常的に必要とされる統計学から積み上げることと考えております。研修を検討されている担当者様はお気軽に「お問合せフォーム」からご連絡ください。研修担当者が詳細を聞かせていただき最良の内容を相談させていただきます。

本質がわかるからこそ、実践的指導

和からは、元々、統計学や数学の個別指導から始まりました。日々たくさんのお客様の「なぜ?」にお答えするために統計学の”根拠”を確実に理解し、学校教育とは異なる「仕事で活かせる統計学・数学」をお伝えしてきました。データサイエンティストに必要とされる「ビジネス力」「データサイエンス力」「エンジニアリング力」という3つのスキルだけでなく、統計学を社内で活用できない理由を、根本的に解決し、データ分析を御社で当たり前に活用していくための社内リテラシーの向上を目指した研修内容が特徴です。
特に最近は文系の方や初めて統計を学ぶ方のニーズも多く、最短で実務に行かせる統計学の研修などが人気です。

研修カリキュラム

  • STEP01

    現状確認

    お客様の現場の現状を詳しく
    ヒアリングします。

  • STEP02

    設計

    ヒアリングをもとに最適な
    プランを設計いたします。

  • STEP03

    提案

    設計をベースにお客様に
    カリキュラムをご提案いたします。

  • STEP04

    受講開始

    教育研修or数理アドバイザーとして
    御社をサポートいたします。

カリキュラム例

数字リテラシー研修

統計学を学ぶ以前に、数字が苦手で見るのも嫌、数字が得意ではないという方、実は非常に多いです。数字をきちんと扱うためには、「割合」の概念とその活用をマスターしていること、概算の考え方が理解出来ていること、などが前提になります。四則演算を扱うための基礎を行います。

統計学のための数学

統計学を表面的に使うだけであれば数学は必要ありません。しかし、「数学」を学ぶことで、統計学の書籍で独学することが出来たり、データの活用の幅が広がってくることは言うまでもありません。この講座では、統計学を学ぶための必要最低限な数学トピックを厳選して扱い、社会人が統計学を学ぶ上での最速な準備をサポートします。

統計基礎Excel

数式部分をExcelで代用して理解し、統計学の基本的な概念を理解します。統計学が使えるシーンや、統計の活用方法など基礎となる考え方を学びます。平均や中央値などの代表値や標準偏差などの散らばり、回帰分析や相関関係、推定検定などを網羅して学びます。統計検定2級レベルの中から実務的かつ実践的な内容を抜粋しています。

Pythonで学ぶデータ分析

プログラミングの重要性は日増しに高まっているものの、統計学と組み合わせて実務で活用できるプログラマーは完全に供給不足になっているため、Pythonの基本操作から統計検定2級範囲(記述統計、確率、推定、検定、相関、回帰分析を学び、多変量解析を用いた機械学習までを学べるコースを用意しております。

Rで学ぶデータ分析

データ分析で重要になるRの基本操作、グラフィック操作、相関分析、回帰分析を学び、そして発展的活用方法を学べる研修です。日常業務でデータを扱う方を対象に、Rのハウツーに終わらず、多変量解析、ABテストといった実践的テーマを通じて統計学の基礎を学び、実際のビジネスに統計学をどう役に立てるかを目的に設計された講座になります。

多変量解析基礎

実務でデータ分析を行うときには、ほとんどの場合扱うデータは多変量になっています。多変量講座では、マーケティングやアンケート分析、人事統計やExcel統計などあらゆる部署や役割で活用するためのデータの取り扱いについて実務と理論両方の観点から学ぶことができます。

人事のための統計学入門

市場にいい人材があふれている時代ではなくなり、社内で人材をうまく活用していなかければならない時代になりました。そこで統計学の基礎から人事データに使われる手法、退職者予測モデルなど、最適化のための考え方や労働に関する満足度分析など多方面から実用的な人事統計を学びます。

アンケート分析のための統計学入門

せっかく顧客分析やマーケティング戦略をしようとしても、アンケートの項目設定や分析方法が間違っていると必要な結果を得ることはできません。「アンケート項目の設定の仕方」「アンケートは何人から集めるといいのか」「アンケート手法とそのメリットデメリット」など、分析についてのあれこれを多方面から学んでいきます。

確率思考の戦略論入門

「ビジネス戦略の成否は『確率』で決まっている。そしてその確率はある程度まで操作することができる。」経営で成功するための秘訣として「確率思考の戦略論」で紹介されているように数字・確率を正確に把握することが大切です。現状を改善していくための確率的思考を学んでいきます。

機械学習入門

IT技術の向上・発展に伴い、機械学習の重要性が注目を集めています。訓練データを用いて未来について機械に予測させる。今までは人的工数を割けなかった作業にも機械学習は活躍の場を広げていきます。いろいろな分野で実用されている機械学習の手法を一から学んでいきませんか。

Excelではじめるディープラーニング

さまざまな最先端技術で利用されている「深層学習(Deep Learning)」の数理・動作原理を、エクセルを使って基礎から解説します。
時計学で使われる言語やアプリケーションではなく、「Deep Learningの基本的な数理・仕組み」について、エクセルを利用して理解することを目的とします。

和からの講座を体験していただけます