東京の統計トレーニング

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DFSSを使用して製品やプロセスに品質が設計段階から組み込まれるようにしたい中級エンジニアおよびデザイナーを対象としています。

このトレーニング終了時には、参加者は次のことが Able to できます：

• Design Six Sigma (DFSS)の原則と概念を理解する。
• DMAIC（Define, Measure, Analyze, Improve, Control）およびDMADV（Define, Measure, Analyze, Design, Verify）の方法論を学ぶ。
• DFSSのツールと技術を使用してプロセスを設計し、最適化する。
• DFSSプロジェクトを効果的に管理し、リードするスキルを開発する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、シックスシグマ DMAIC メソッドについてブラックベルトレベルで深く理解したい上級者向けです。

このトレーニングを終了した参加者は次のことが able になります:

• 複雑なプロジェクトに焦点を当てた定義、測定、分析、改善、管理の各フェーズについて包括的な理解を深める。
• データに基づく意思決定に役立つ高度な統計解析技術の専門知識を身につける。
• 大規模なシックスシグマプロジェクトをリードし、プロジェクトチームを効果的に管理する。
• 組織目標と戦略に沿った重要なプロセス改善を実施する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、DMAIC メソッドを包括的に理解し、効果的なシックスシグマ グリーンベルトとしての役割を準備したい中堅レベルのプロフェッショナル向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができることを目指します：

• シックスシグマの定義、測定、分析、改善、管理（DMAIC）の各フェーズについて徹底的な知識を獲得する。
• DMAIC の各フェーズで幅広いシックスシグマツールと技術を効果的に適用する。
• プロセス改善のための統計解析を実施し、解釈する。
• シックスシグマプロジェクトの計画、実行、管理を行う。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ビジネスプロセスの基本的な理解を持つことを目指す初心者向けです。参加者は、リーンとシックスシグマを統合し、業務プロセスを改善する方法を学びます。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができます：

• リーン シックスシグマの原則をしっかりと理解します。
• 不具合の原因を取り除き、変動を最小限に抑えることでプロセス品質を向上させるためのシックスシグマ手法を使用します。
• リーンとシックスシグマ手法を統合して、より効率的かつ効果的なプロセス改善を実現します。
• 5S、カイゼン、およびプロセスマッピングなどのイエローベルトがプロセス改善プロジェクトで適用できる基本的なリーン シックスシグマツールと技術を教えます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルの専門家向けで、組織内で重要なプロセス改善プロジェクトをリードするために Six Sigma と Lean の原則を理解したい方々を対象としています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことが可能です：

• Lean と Six Sigma メソドロジーを統合してプロセス改善を行うための包括的な理解を深める。
• Define, Measure, Analyze, Improve, and Control （DMAIC）フェーズにおける深い知識と応用スキルを習得する。
• データに基づく意思決定とプロセス分析のために高度な統計ツールを適用する。
• Lean Six Sigma プロジェクトを効果的にリードし、管理する。

この講師主導の実践トレーニング（オンラインまたは対面）では、複雑なシックスシグマプロジェクトを扱い、シックスシグマとリーンの実装における指導的役割を担うことを目指す上級レベルの専門家向けです。

このトレーニングが終わる頃には、参加者は以下の能力を持つようになります：

• 高度なシックスシグマとリーンの手法およびツールについて深い理解を獲得する。
• 組織の戦略に準拠した複雑なプロセス改善プロジェクトを率いる。
• 複雑な統計分析を行い、データに基づいた意思決定を行う。
• 変革イニシアチブを効果的にリードし、継続的改善の文化を構築する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、シックスシグマ手法とその原則についてより深い理解を得たいという初級レベルの専門家を対象としています。また、DMAICプロセスを習得し、高度なシックスシグマツールを学ぶことを目指しています。

このトレーニングが終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• ホワイトベルトコースで扱われた基本的な原則を越えて知識を得る。
• DMAICプロセスを習得し、高度なシックスシグマツールを学ぶ。
• シックスシグマプロジェクトチームに効果的に貢献し、グリーンベルトおよびブラックベルトと協力する方法を学ぶ。
• シックスシグマの手法を実際のビジネスプロセスに適用して改善を行う。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、シックスシグマの方法論とその原則について基本的な理解を得たい初心者向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• シックスシグマの基礎を理解し、DMAICプロセスを学習します。
• シックスシグマプロジェクトにおけるホワイトベルトの役割と責任を理解します。
• 企業内での改善機会を見出し、シックスシグマプロジェクトを支援するためのシックスシグマの原則を適用する方法を学びます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、科学者向けに設計されており、複数の要因間の因果関係を理解し、実験計画法 (DoE) を学び、活用することを目指しています。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下が Able to となります：

• 設計された実験の他のアプローチに対する優位性を理解します。
• 要因間の因果関係と相互作用を理解します。
• 成功した実験を行うためのベストプラクティスとガイドラインを学びます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、経済計量分析とモデリングの基礎を学び、習得したい方を対象としています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 経済計量学の基礎を学び、理解する。
• Eviewsとリスクシミュレータを利用する。

Rは、統計計算、データ分析、グラフィックスに使用される非常に人気のあるオープンソース環境です。このコースでは、学生に対してRプログラミング言語を紹介します。言語の基礎、ライブラリ、および高度な概念について説明します。実際のデータを使用した高度なデータ分析とグラフ作成も行います。

対象者

開発者 / データアナリスト

所要時間

3日間

形式

講義と実習

対象者

アナリスト、研究者、科学者、大学院生、学生、およびMicrosoft Excelでの統計分析を容易にする方法に興味のある方。

講座の目的

この講座はExcelと統計学への理解を深めることで、皆さんの仕事や研究の効果性と効率性を向上させる手助けとなります。

本講座ではMicrosoft Excelの「分析ツールパック」の使用方法、統計関数、および基本的な統計処理を行う方法について説明します。また、Excelの制限とそれらを克服する方法も解説します。

データ分析は今日のビジネスにおいて重要なツールです。本コースでは、実践的なデータ分析スキルの開発に重点を置きます。目的は、参加者が証拠に基づいた回答を提供できるようにすることです：

何が起こったか？

• データの処理と分析
• 情報的なデータ可視化の作成

何が起こるか？

• 将来的なパフォーマンスの予測
• 予測の評価

何が起こるべきか？

• データを証拠に基づいたビジネス決定に変える
• プロセスの最適化

非構造化データは、すべてのデータの90%以上を占めると推定されており、その多くがテキストの形で存在しています。ブログ投稿、ツイート、ソーシャルメディア、および他のデジタル出版物がこの増大するデータ量に継続的に追加されています。

このインストラクター主導のライブコースは、これらのデータから洞察と意味を抽出することを中心に展開されます。R言語と自然言語処理（NLP）ライブラリを使用し、コンピュータサイエンス、人工知能、計算言語学の概念と技術を組み合わせて、テキストデータの意味をアルゴリズム的に理解します。顧客要件に応じて、さまざまな言語のデータサンプルが利用可能です。

このトレーニング終了時には、参加者は異なるソースからの大規模および小規模なデータセットを準備し、適切なアルゴリズムを適用してその重要性を分析し報告することができるようになります。

コースの形式

• 講義と議論の一部、実践的な練習が重視され、理解度を測定するための偶発的なテストも含まれます。

対象者

金融や市場アナリスト、マネージャー、会計士

コース目標

Microsoft Excelを使用してさまざまな財務分析を効率化および自動化する

R は、金融業界で人気のあるプログラミング言語です。コアの取引プログラムからリスク管理システムまで、さまざまな金融アプリケーションに使用されています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は R を使用して具体的な金融問題を解決する実用的なアプリケーションを開発する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• R プログラミング言語の基本を理解する
• R のパッケージと技術を選択し、利用して、CSV、Excel、データベース、ウェブなどさまざまなソースから金融データを整理、可視化、分析する
• 資産配分、リスク分析、投資パフォーマンスなどの問題に関連するアプリケーションを開発する
• R アプリケーションのトラブルシューティング、統合、展開、最適化を行う

対象者

• 開発者
• アナリスト
• クオンツ

コース形式

• 講義、ディスカッション、演習、および実践的なハンズオン練習の組み合わせ

注意

• このトレーニングでは、金融プロフェッショナルが直面する主な問題に対する解決策を提供します。ただし、特定のトピック、ツール、または技術について追加や詳細を希望する場合は、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、人事専門家を対象としており、分析的手法を使用して組織のパフォーマンス向上を目指しています。本コースでは定性的および定量的、経験的および統計的なアプローチについてもカバーします。

コース形式

• 交互に講義とディスカッションを行います。
• 多数の演習と実践が含まれています。

コースのカスタマイズオプション

• このコースをカスタマイズしたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

このコースでは、Rプログラミングの高度なトピックをカバーします。

目的:

SPSSの高度な使用、対話ボックス、および選択された解析技術のコマンド言語構文を独立して操作するスキルを習得します。

対象者:

分析家、研究者、科学者、学生など、SPSSパッケージの使用と高度なレベルでの選択された統計モデルを学びたいすべての人。トレーニングは一般的な分析問題を取り扱い、特定の業界向けに設計されています。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、ビジネスアナリスト向けに設計されており、PythonとRを使用して取引を自動化する方法を学習します。

本講座終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• アルゴリズムを使用して、専門的な間隔で迅速に証券を売買する。
• アルゴリズミックトレーディングを使用して取引に関連するコストを削減する。
• 株価を自動的に監視し、取引を行う。

対象者:

このコースは、分散システム環境で大量のデータを保存および処理するソリューションを探している IT 専門家向けです。

目標:

Hadoop クラスター管理に関する深い知識を得ること。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、データ準備、モデル構築、および機械学習手法を効果的に適用することに関心のある中級レベルのデータサイエンティストや統計家向けです。

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが Able to できるようになります：

• さまざまな機械学習アルゴリズムを理解し実装する。
• 機械学習アプリケーションのためのデータとモデルを準備する。
• 事後分析を行い、結果を効果的に可視化する。
• 実世界の分野固有のシナリオに機械学習手法を適用する。

ビッグデータとは、大量のデータセットの保存と処理のために設計されたソリューションのことを指します。Googleが最初に開発したこれらのビッグデータソリューションは進化し、多くの類似プロジェクトをインスパイアしました。その多くはオープンソースで利用可能です。Rは金融業界で人気のあるプログラミング言語です。

Rは、統計計算、データ分析、グラフィックス用のオープンソース無料プログラミング言語です。企業や学術界でのマネージャーやデータアナリストが増えるにつれて、Rの利用者が増えています。また、統計家、エンジニア、科学者など、コンピュータープログラミングスキルを持たない人々も使いやすさを評価し、Rのユーザーが増えています。その人気は、広告料金設定、新薬開発の加速化、金融モデルの微調整などの様々な目的でデータマイニングがますます利用されることが主な理由です。Rには豊富なデータマイニング用パッケージがあります。

この講師主導型のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、Rの基本を習得し、データ操作の方法を学びたい初級者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Rプログラミング環境とRStudioインターフェースを理解する。
• Rコマンドとパッケージを使用してデータセットをインポート、操作、探索する。
• 基本的な統計分析とデータ要約を行う。
• ベースRとggplot2の両方を使用して可視化を作成する。
• ワークスペース、スクリプト、パッケージを効果的に管理する。

Rは、統計計算、データ解析、グラフィックスに使用されるオープンソースの無料プログラミング言語です。Rは、企業や学術界でますます多くのマネージャーやデータアナリストによって利用されています。Rには、データマイニング用の多様なパッケージがあります。

このコースは、データサイエンスと統計学のバックグラウンドを持つ人向けです。説明は既に概念を理解している人のためにリマインダーとして提供されるか、適切なバックグラウンドを持つ人に対する情報として提供されます。

対象者

ビジネスオーナー（マーケティングマネージャー、プロダクトマネージャー、カスタマベースマネージャー）とそのチーム、顧客洞察の専門家。

概要

本コースでは、新規顧客の獲得から既存顧客の管理、優良顧客の保持、そして最終的にどの顧客が離れていき、なぜ離れていくのかを理解するまでの顧客ライフサイクルを追います。テレコミュニケーション、保険、メディア、ハイテクなどのさまざまな業界からの匿名化された実際のデータを使用します。

形式

5つの半日のセッションにわたり講師主導で行われ、クラス内での演習と宿題を含みます。教室またはオンライン（遠隔）での提供が可能です。

このコースは、統計分析に興味があるすべての人に向けられています。Minitabの基本的な操作を学ぶことで、データ分析の効率と有効性が向上し、統計に関する知識も深めることができます。

Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィックスのためのオープンソースかつ無料のプログラミング言語です。Rは、企業や学術界でますます多くのマネージャーやデータアナリストに利用されています。Rには、データマイニング用の多種多様なパッケージが存在します。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は実際のアプリケーションを作成する過程で、Rを使用した高度な機械学習技術を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 非監督学習技術を理解し実装できる
• クラスタリングと分類を用いて現実世界のデータに基づいた予測を行う
• データを可視化して、迅速に洞察を得たり意思決定を行ったり、分析をさらに洗練させることができる
• ハイパーパラメータ調整を使用して機械学習モデルの性能を向上させる
• モデルを生産環境で使用するために大きなアプリケーションと統合する
• 高度な機械学習技術を用いて、ソーシャルネットワークデータやビッグデータに関連する質問に答える

Rは、統計計算、データ分析、グラフィックス用のオープンソース無料プログラミング言語です。Rは、企業や学術界で増加するマネージャーやデータアナリストによって使用されています。また、統計学者、エンジニア、コンピュータープログラミングスキルを持たない科学者たちにとっても、使いやすさからファンを見つけ出しています。その人気は、広告価格の設定、新薬の迅速な発見、金融モデルの微調整などのさまざまな目的でのデータマイニングの使用が増加していることに起因します。Rには、データマイニング用の多種多様なパッケージがあります。

Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィックス用のオープンソースで無料のプログラミング言語です。Rは企業や学術界でのマネージャーやデータアナリストの間で利用が増加しています。また、コンピュータープログラミングスキルがない統計学者、エンジニア、科学者たちにも支持されています。その人気の理由は、広告価格設定、新薬の迅速な発見、金融モデルの微調整など、さまざまな目的でのデータマイニングの利用が増加しているからです。Rには幅広いデータマイニング用パッケージがあります。

このコースでは、Rプロジェクトソフトウェアを使用してニューラルネットワークを実際の問題に適用する方法について学びます。

このコースは、すでに基本的なRとC++のコーディングスキルを持ち、Rコードを扱っているデータサイエンティストや統計家向けです。高度なRプログラミングスキルが必要な方々に適しています。

本コースの目的は、参加者が職場でこれらの手法を実際的に適用できるよう、実践的な高度なRプログラミングを提供することです。

受講者に関連性のある業界特有の事例を使用して訓練を行います。

このコースは、データサイエンティストのスキルセット（分野：データとテクノロジー）の一部です

組織 - 実データを用いた実験と実践例

Shinyは、Rを使用して対話型ウェブアプリケーションを構築するためのWebフレームワークを提供するオープンソースのRパッケージです。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はShiny、R、およびHTMLを使用してデータサイエンスとウェブ開発を組み合わせる方法を学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります:

• Rを使用してShinyで対話型ウェブアプリケーションを構築する

対象者

• データサイエンティスト
• ウェブ開発者
• 統計家

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的な練習が含まれます

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、SPSSを使用して正確にデータを解釈し、複雑な統計テストを実行し、意味のある洞察を得ることを目指す初級者から中級者のプロフェッショナル向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• SPSSインターフェースを操作し、データセットを効率的に管理します。
• 記述統計と推論統計分析を行います。
• t検定、ANOVA、MANOVA、回帰分析、相関分析を行います。
• 非パラメトリックテスト、主成分分析、要因分析を適用して高度なデータ解釈を行います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルのアナリスト、研究者、およびプロフェッショナルを対象としており、SPSS をデータ準備、統計分析、予測モデリングに使用したい方々向けです。

このコースは、計算や分析を行うことが主目的ではなく、それらを理解し、組織の戦略的な計画にどの種類の統計的手法が適しているかを選択できる意思決定者のために作成されました。

例えば、参加者は製品を市場に出すかどうかの決定をする前に、どれくらいのサンプル数が必要なのかを決める必要があります。

統計的思考の基本から始まるより長いコースが必要な場合は、「マネージャーのための統計学」5日間トレーニングをご覧ください。

このコースは、一般的な統計スキルを必要とする人々のために作成されました。市場調査、生物学、製造業、公的セクターの研究など、特定の専門分野に合わせてカスタマイズすることも可能です。

この研修では高度な統計を扱います。研究、分析、予測で一般的に使用される多くのツールについて説明します。公式の背後にある理論についても短い解説が提供されます。

このコースは特定の知識分野に関連していませんが、参加者が同じバックグラウンドと目標を持っている場合はカスタマイズ可能です。

このコースでは一部の基本的なコンピューター・ツール（主にExcelやOpenOffice）を使用します。

このコースは、研究者が統計設計と分析の原理を理解し、それらがさまざまな科学分野での研究にどのように関連するかを把握することを目指しています。

確率と統計的手法についても一部扱いますが、主に実例を通じて学びます。この研修は約30%が講義、70%がガイダンス付きクイズやラボワークで構成されています。

閉鎖型コースの場合、具体的な分野（心理学テスト、公的部門、生物学、遺伝学など）に合わせて実例と教材をカスタマイズできます。

公開コースの場合、多様な実例が使用されます。

このコースではMicrosoft ExcelからSPSSやStatgraphicsなどのさまざまなソフトウェアを使用しますが、主な焦点は研究の原理とプロセスを理解し、推論と結論を導き出すことに置かれています。

このコースはブレンド型でも提供可能で、宿題や課題を取り入れることができます。

Tableauは、人々がデータを可視化し理解するのを助けます。

Tableau は人々がデータを視覚化し、理解するのを助けます。

対象者

コースの形式

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが Able to ます：

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Tidyverse のツールを使用してデータを操作し、可視化する方法を学びます。

Tidyverse は、データのクリーニング、処理、モデリング、および可視化に使用される多目的 R パッケージのコレクションです。含まれるパッケージには ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, tibble などがあります。

• R 言語の初心者
• データ分析とデータ可視化の初心者

• レクチャー、ディスカッション、演習、および実践的なハンズオンを組み合わせた形式

• データ分析を行い、魅力的な可視化を作成する
• サンプルデータのさまざまなデータセットから有用な結論を導き出す
• 探索的な質問に答えるためにデータをフィルタリング、ソート、および要約する
• 加工したデータを情報豊富な折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムに変換する
• Excel, CSV, SPSS ファイルなどの多様なデータソースからデータをインポートし、フィルタリングする

説明:

このコースは、クロスブラウザのHTML、JavaScript、CSSを学ぶことなくRユーザーがWebアプリケーションを作成する方法を教えるために設計されています。

目的:

Shinyアプリの基本的な仕組みについて説明します。

Shinyライブラリで一般的に使用される入力、出力、レンダリング、パネル化関数をすべてカバーしています。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータアナリストやビジネスプロフェッショナルを対象としており、時間系列予測とデータ分析ワークフローの自動化を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Rでの予測手法の基本を理解する。
• 時間系列分析に指数平滑化とARIMAモデルを適用する。
• 「forecast」パッケージを使用して正確な予測モデルを生成する。
• ビジネスや研究アプリケーションのための予測ワークフローを自動化する。

対象者

• マネージャー
• 開発者
• 科学者
• 学生

コース形式

オンラインでの講義とディスカッション または 対面ワークショップ

Rは、統計計算、データ分析、グラフィックス用のオープンソースの無料プログラミング言語です。Rは企業や学術界でのマネージャーやデータアナリストの間で利用が増加しています。また、コンピュータプログラミングスキルがない統計学者、エンジニア、科学者たちの間でも人気があり、使いやすさが評価されています。その人気は、広告価格設定、新薬開発の加速化、ファイナンシャルモデルの微調整など、さまざまな目的でのデータマイニングの利用増加に起因しています。Rには多様なデータマイニングパッケージが用意されています。

このコースでは、Rにおけるオブジェクト操作（データ読み込み、Rパッケージへのアクセス、R関数の作成、情報的なグラフの作成など）と一般的な統計モデルを使用したデータ分析をカバーしています。Rソフトウェア (https://www.r-project.org) のコマンドラインでの使用法とGUIでの使用法を学びます。