ビジネスシーンでは、売上、経費、利益などさまざまな数字が出てきます。基本の数字をきちんと把握ために、大きい数を読み解き、差や割合でその量を具体的に把握し、数字の根拠を考えていきます。学ぶ意欲を高める人気カリキュラムです。新入社員の方だけでなく、「今さら聞けない。」中堅社員の方も歓迎です。

「マーケティング」の基本と、よく出てくる数字の考え方、そして数学マーケターを目指すための基礎力が身につく研修プログラムです。日常の中にマーケティングのヒントがあることを理解でき、「価格」一つに深い意味があることが演習を通してわかります。自社のマーケティング戦略へと活かせる基本カリキュラムです。

会社誕生の歴史を辿ることで、売上、経費、利益などの基本指標だけでなく、債権、減価償却、手形の仕組みから決算書の簡単な読み方など、様々な会社の数字の基礎を学べる研修プログラムです。会社の数字・お金の基本の考え方を理解でき、売上向上・経費削減の意味と重要性を学ぶことができます。

よりよい会社にするために必要なのは、社員全員のコスト意識です。自分の人件費がどれだけかかっているのか。業務時間を最小化したり、リスクを放置せずきちんと対応することの重要性を学びます。自分の行動が会社全体の中のコストやその先の売上にどうつながるのかを理解でき、パフォーマンス向上につなげます。

WEB担当者として最低限必要な数字力の習得を目指します。WEBの基本戦略について理解でき、運用のための基本指標であるPV、UU、セッション数、直帰率、CPA、CVRなどの意味と捉え方を学びます。適切なKPIを設定し、運用するための数字力の獲得を目指します。

各業界の具体的なビジネスモデルを学び、収益源、売上分析など多様な角度からその業界を深く学ぶだけでなく、様々なビジネスシーンを取り上げて、数感覚を身に着につけます。ハンバーガー店、学習塾、テーマパークetc.、よく知る会社や市場を取り上げます。数字が苦手な社員・管理職を「数字に強い」へと育成するカリキュラムです。

社会人として最低限知っておきたい、経済、社会を読み解くための基本を学びます。GDP、有効求人倍率、為替、インフレーション、様々な指標がどう影響して今の社会になっているのか。ニュースを一歩深く読み、会社の今置かれている環境を世界の今の状況から捉えなおすことができるカリキュラムです。

統計検定3級範囲の用語、代表値やグラフの読み解きなど、基礎やデータリテラシーを、問題演習を通して学ぶコース。すべての社会人が1度は必ず身に着けた方が良い「データ読解力」をコンパクトに研修により身に付けられます。

AIがホットワードになり、「AIとは何か？」、「AIの仕組み」を理解するのはもはや一般教養とも言えそうです。そこで、AIの仕組みとして主流のディープラーニングの仕組みや構造を理解するため、Excelで演習を行いながら体感的に学ぶ研修をご用意しました。リテラシー向上として人気です。

約1年（2時間×27回）かけて、初めての方でも、実務的なデータサイエンスを扱える人材を育成するコースです。記述統計学、推測統計学、データクレンジング、因果推論、機械学習モデルと網羅的に学び、Excelをメインとした定着率の高い内容を実施しています。

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データ分析の最初として、社内に膨大に貯まったデータを整理・把握することが求められます。ただの集計・可視化に終わらずにデータ分析につなげるための集計と可視化を学び、実践的なExcel演習を行い習得できます。KPI設定を行うためにもデータ把握力向上が必須。

データ分析を活用するためには、「機械の力」と「人の思考」を上手にミックスしていくことがとても大切となります。そこで、データから意味のある情報を取り出す「データマイニング」を活用し、データ分析に基づく問題解決で学べる内容です。

3Dマップ、サンバースト、スパークラインなど、Excel2016以降にたくさんの種類が追加されました。そこで、共通の問題解決の考え方を学び、グラフの特徴をおさえ、目的に応じたグラフが作成できるように、Excelをつかったグラフ作成の演習を行います。

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、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。

「因果と相関の違い」を正しく把握し、データの関連性を読み解くために重要な内容です。この因果関係をデータから把握していく統計の一分野を因果推論といい、行った分析結果が正しいかどうかを「原因と結果」から検証するための内容です。

多くの企業様で統計学は学習したものの、いざデータ分析を行おうとしたものの結果が出ない・・・とよく聞きます。その多くは社内にあるデータが分析に対応できるようにクレンジング（汚れを落とす）もしくは整える必要があるため、データクレンジングを実務レベルで行える内容を学びます。

従来は分析できなかった「言葉」を分析するための手法がテキストマイニングです。営業資料、お問い合わせ履歴、顧客へのアンケートなど、企業内で蓄積されているデータの実に8割以上がテキストデータであり、これらを分析し関連性を見極め傾向把握を行うための内容です。

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。

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。

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、データ分析を行えるコースを用意しております。

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、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、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。

「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。

マーケティングの概要を捉え、多くの企業で苦戦している「集客」をWEB及びSNS戦略でどのように実施していくべきかを学ぶ内容です。アクセス解析、Twitter、Instagram、Facebook、YouTubeのペルソナを定め、運用フローを学べます。

アメリカの大学で教壇に立ち統計学を教えていた講師が、そのノウハウを伝えています。記述統計、確率、推測統計（推定・検定・回帰分析など）の本質を理解し、大学で学ぶ統計学レベル、また日本統計学会が主催する統計検定2級レベルの知識を仕事で活用できるよう習得することがゴールとなります。

統計検定準1級の試験範囲である「多変量解析」「実験計画法」「時系列分析」「ベイズ統計学」などの幅広いテーマを講義や演習を通じて本試レベルの問題が解けるレベルを目指します。

統計検定1級の試験範囲である「数理統計学」や「統計応用」を講義や演習を通じて本試レベルの問題が解けるレベルを目指します。演習を多数行うことで繰り返し学び、知識として定着させるコースです。

生命保険や損害保険事業、資産運用などの場で活躍するアクチュアリーになるための資格試験対策研修です。数学の試験範囲である「確率」「統計」「モデリング」の3大テーマを講義や演習を通じて、本試レベルの問題が解けるレベルを目指します。

品質管理における基礎知識を問う資格試験で、製造部門の仕事に携わる方の多くが受験します。その中でもQC検定2級は手法・実践編に構成されてお「確率分布」「推測統計」「相関・回帰分析」などを体系的に効率よく学び、実際の問題が解けるレベルを研修で習得します。

QC検定1級は手法・実践編に構成されており、手法編では幅広い計算処理と統計的理解が求められるのに加えて論述も含まれる試験で、「推定検定の応用」「実験計画」「多変量解析」「信頼性工学」などを研修し、実際の問題が解けるレベルを目指します。

あらゆる問題に対して可能な限り簡単な数学のモデルを構築して問題解決に挑みます。「仕入れ額の上昇はどのくらい価格に反映すべきか。」「今ある材料を最大限売上に上げるためには。」「一人あたりのコストにどう配分すべきか。」実務でよくあるシチュエーションを中学程度の知識で理解できる数理モデルを用いて解決させます。

弊社において一定の統計研修が終了したのち、各企業様の実際のデータを研修参加メンバーとともに分析伴走する内容です。企業様のデータ分析チームが分析した内容をもとに、相談、アドバイス、スコア向上のコンサルタントを行っています。

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。

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。

飲食店、美容室、企業情報など、ありとあらゆるデータがインターネット上に公開されています。プログラミングを活用して、インターネット上のデータを効率よく収集する（Webスクレイピング）を行い、活用する内容を学べます。

おすすめ動画や商品を表示するレコメンデーションエンジンの作成のため、本研修では特定の記事に関連性が高い記事を表示するレコメンデーションエンジンの作成を行います。商品についているタグやジャンルをもとに、関連度を計算する方法を学び、プログラミング言語「Python」による実装を行います。

注目を集める「Deep Learning」の仕組みを理解して、実装する内容です。「Deep Learning」の基礎であるニューラルネットワークの仕組み、プログラミング言語「Python」を用いて画像認識モデルを実装、作成したモデルの評価法と、精度を向上させるための方法を学ぶことができます。

「教師あり・なし機械学習」「ディープランニング」「AI」など調べても実態を把握するのが難しい内容を、初学者を対象として、その基礎を解説しつつ、「教師あり機械学習」「教師なし機械学習」の代表的な手法を学び、実際にプログラミング言語「Python」を使って、演習問題を行います。

Pythonではじめる機械学習と同じ内容をプログラミング言語「R」でも対応可能です。機械学習とは何かを理解し、モデルの評価方法、決定木・ランダムフォレスト、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、主成分分析、k平均法の仕組みを理解し、手法の違いを学びます。

メールの自動判別を行い手間を簡素化するための機械学習モデル「ナイーブベイズ」によるテキストの自動判別を行い、メールの件名をもとにスパムメールを判別するアルゴリズムや、お問い合わせ内容のテキストデータを元にご要望を識別するアルゴリズムの作成を行います。

高度な問題解決において数理モデリングが必要であり、企業内で数理モデルの検証が行えない場合にアドバイザリー及び数理研修対応を実施しています。モデル評価の妥当性をはじめ、アルゴリズムの最適化、数理的見地での正しさなど、必要に応じたサポートを行っています。

株価を軸として、確率とは、事象とは、確率変数とは何か、（ルベーグ積分でいうところの測度、σ加法族の元、可測関数にあたる）をあらためて学び、ブラウン運動、マルチンゲール、伊藤の公式、ラドン・ニコディムの定理、丸山ギルザノフの定理、ファインマン・カッツの定理などを行います。

中学数学で登場する「三平方の定理」についてアートや数学的な美しさといった様々な視点で捉え、図を用いた視覚的な証明方法を解説していきます。また、アートやデザインの世界でどのような応用があるのかを考察していき、「三平方の定理」の持つ美しさをじっくりと堪能していきます。

古来より、芸術は人々の暮らしや心を豊かにしてきました。例えば平面デザインや写真、建築や立体装飾など「美しいと感じるもの」は今となっては比較的身近な場所で見かけることができます。こうした美しいと感じるものやアートについて数学的側面からの眺め方についてご紹介しています。

「Excel」を使った数学的デザインやアートの実現についてご紹介します。Excelは他の言語に比べて比較的操作がわかり易く、「数学的構造」が見えやすいため、非常に教育的です。また、工夫・応用することで様々な幾何学模様を作成することができ、数学的思考力の向上にもつながります。

「位相多様体」「ホモトピー」「基本群」「ホモロジー群」といったトポロジーの基本概念を学び、ポアンカレが反例として挙げた「ポアンカレ・ホモロジー球面」の基本群とホモロジー群を実際に求めてみることで、ポアンカレ予想の真の意味を理解することを目標にしています。

楕円曲線とは、フェルマーの最終定理を導くことになった志村-谷山予想や、ラングランズ予想、虚数乗法論など数学の様々な分野に登場する基本的なアイテムです。最近では、暗号理論との関係でも注目されています。これらをじっくりと学び進めるコースです。

解決したら1億円がもらえる7つの数学問題ミレニアム懸賞金問題。その中でもリーマン予想はラスボス的存在と知られ普段数学をやらない方でも名前を聞いたことがある方が多いのではないでしょうか。160年越しの難問であるリーマン予想に入門してみませんか？

本研修は従来の方法とは逆にマクスウェル方程式を出発点とし、電磁気学の様々な法則をマクスウェル方程式から導出します。また、マクスウェル方程式を通してベクトル解析の基礎をゼロから学ぶ内容です。