スター選手の登場曲からわかる成功の法則2022年2月~2022年4月


こんな課題に対する研修です

近年、企業がIT技術を用いてビジネスモデルを変革させるDXという概念が注目されています。データサイエンティストが担うビッグデータ活用もDXの一環と言えるでしょう。しかしながら、データ利活用推進のための障壁として、専門的な知識を持った「技術者」の不足が問題点となっています。本研修は、このような問題点を解決するファーストステップとして「統計学・データサイエンスへの関心の向上」という課題に取り組んだ内容となっています。                                                        

対象者

①データサイエンスの学習経験はあるが、難しくて挫折した。 ②統計学に興味がある。

研修の期待される効果

デフォルト画像

・統計学、データサイエンスに対して苦手意識がある。
・過去に学習経験はあるが挫折した。
・仕事も含めて、日常生活の中で何となく主観的に意思決定をしてしまう。

デフォルト画像

・統計学、データサイエンスに対する苦手意識が払拭される。
・職種に限らず、参加者が自ら身近にあるデータを何かしらの形で分析し、その結果に基づいた意志決定ができるようになる。

研修プログラム例

2021年度の日本プロ野球選手の成績をベースにして、勝利への貢献度が高い「スター選手」と呼ばれる選手をピックアップする。ここで、スター選手が使用している「登場曲」に着目。普段試合前にリラックスするために好んで聴いている曲でもあることから、その楽曲データに規則性があるという分析結果をシェアする。結果の共有後、参加者の好きな曲のデータが「スター選手」と同じ規則性を持つかどうか調べるワークを実施する。   

ワーク紹介

基本画面共有で行う。jupyternotebookで予め楽曲データを取得できるpythonのプログラムを開いておく。参加者から事前に貰った楽曲のデータをcsv形式でダウンロードする。Excelの関数を使って楽曲データの特徴を調査。「スター選手」の登場曲の特徴と比較する。

お客様の声

・扱っているデータが身近なものだったので、親しみやすかった。
・身近なデータを使って平均値を計算してみたいと思った。
・統計学・データサイエンスを勉強したいと思える内容でした。

講師からのメッセージ

織田 大志

TAISHI ODA織田 大志

データを数学的に分析する統計分析は、一見すると難しそうですが、私は皆様の身近なものに例えてお伝えしていますので、非常に親近感が湧くようなセミナー(研修)を開催しています。さらに、統計分析によって、今まで私達が当たり前だと思い込んでいたこととは違う結果が得られることがあります。その結果に対する「驚き」を感じられることも統計学の面白さです。

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