データサイエンス技術指導

ビジネス・研究を加速させる、データサイエンスの力

その知見を、社員一人ひとりの手に。

こんなお悩みはありませんか?

「データを活用したいけど、何から始めればいいかわからない…」
「データ分析の専門家を社内に育成したい…」
「伝統的な分析だけでなく、もっと多角的に分析できるようになりたい…」

そんな課題を抱えているなら、私にお任せください。
10年以上の経験を持つデータサイエンティストが、あなたのビジネスに最適な技術指導を提供します。

私が提供する3つの価値

データ活用の第一歩をサポート

「データを活用したいけど、何から手をつけていいか分からない」というお悩みを解決します。
データサイエンスの基礎から、自社の課題に合わせた分析手法まで、体系的に学べるカリキュラムをご用意。
データ活用の具体的なロードマップを社員一人ひとりが描けるようになります。

自社に根付く専門家を育成

外部の専門家に頼るのではなく、社内にデータサイエンスのプロフェッショナルを育成します。
技術指導後も自律的にデータ分析プロジェクトを進められるよう、実践的なスキルと知識を習得。
データドリブンな組織文化を構築するための強力な基盤を築きます。

新しい視点と武器を手に入れる

従来の分析手法にとどまらず、新たな統計解析や機械学習、AIといった最先端のデータサイエンス技術を習得します。
これにより、多角的な視点からデータを分析し、これまで見えなかった新たなビジネスチャンスや課題を発見できるようになります。

皆様から選ばれる3つの理由

貴社に合わせたオーダーメイドカリキュラム

画一的な技術指導ではなく、貴社の事業内容や課題、社員のスキルレベルに合わせて、最適なカリキュラムを設計します。
業務で扱う実際のデータを教材にすることで、学習効果を最大化し、技術指導後すぐに成果を出せる人材を育成します。

実践的なスキルが身につく

単なる座学だけでなく、現場で使える実践的なスキルを習得できます。

豊富な技術指導経験

最新のトレンドや書籍では学ぶ機会の少ないノウハウを、わかりやすく丁寧にレクチャーします。

サービス利用の流れ

1

お問い合わせ・ヒアリング

まずは貴社の課題や目的をお聞かせください。

2

カリキュラム設計・ご提案

ヒアリング内容に基づき、最適なカリキュラムと料金をご提案します。

3

技術指導実施

貴社のスケジュールに合わせて、オンラインで技術指導を実施します。

4

アフターフォロー

技術指導後も、指導内容の定着を促すためのサポートを提供します。

料金プラン

1

ペアプログラミングによる技術指導
5,000円 / 1時間

貴社のメンバーとペアを組み、実際の業務データを使って分析プロジェクトを遂行しながら、現場で活かせる実践的なノウハウを直接指導します。

貴社の分析課題を一緒に解決。リアルタイムでコードを書きながら、データの前処理、モデリング、結果の解釈までを丁寧にサポート。

まずはお客様の課題についてお聞かせください。無料相談を承っております

料金が変動する主なケース

提示している金額はあくまで目安です。
以下のような場合、料金が変動する可能性があります。

  • 技術指導の参加人数
  • 技術指導の期間
  • カリキュラムの内容(基礎編/応用編、カスタマイズ度合い)

よくあるご質問

全くの初心者でも受講できますか?

技術指導期間はどれくらいですか?

どのようなツールを使用しますか?

無料相談受付中!

貴社の競争力を高める、データドリブンな組織へ。
「データを活用する」と聞いて、何から始めればいいか迷っていませんか?
その迷いを、私と一緒に解消しましょう。貴社の現状と目標に合わせた最適なプランをご提案し、データ活用の第一歩を力強くサポートします。

実績

R&D部門の社員向けデータサイエンス技術指導

背景と目的

  • これまで、Excelや専門ツールでデータ分析を行っていたが、生産性が低く分析手法が固定化されることが多かった。そこで、オンラインでRの実装を通してデータサイエンスの基礎知識の獲得を目指しました。

実施した技術指導プログラム

  • Rのインストールから基本的な文法およびtidyverseパッケージを用いた書き方の習得
  • 統計解析の基本的な考え方から結果解釈の仕方までの習得
  • 機械学習の基本的な考え方からtidymodelsパッケージを用いた実装の習得
  • データベースの基礎知識の習得

教育方法

  • 少人数で行うことにより、疑問点をその場で解消
  • 座学は最小限とし、実務に直結する内容に比重を置く
  • 実務で用いるデータを受講者自身の手によりコーディングを行う

お客様の声

  • 書籍に記載されている無味乾燥なデータではなく、実務での生きたデータを使った講義なので、積極的に活動できた
  • 前処理がExcelと比較して圧倒的に短時間で終わるようになった
  • データサイエンスの手法を習得することで発想が広がり、データ活用の幅が広がった