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Organisational Data Science Course

ケンブリッジ オンライン プログラム
同時双方向型

・One-to-One 1対1 個人レッスン
・グループ (最少催行人数5人) レッスン

ZOOMによる同時双方向型オンライン
開講コース 
Organisational Data Science Course
分野
データサイエンス、教育、言語、国際関係、人文・社会科学、ビジネス・経営、資格・試験
コース責任者
赤石 眞澄
対象
一般
Consultants
Mid-level to senior HR professionals
Project managers
Directors and functional heads
Employee representatives 
大学生 University students
受講料:300 GBP
提供
ICC インターナショナル・コミュニケーションズ・カウンシルロゴ;
レクチャー
1レクチャー
オンデマンドビデオ
本のオンデマンドビデオ
終了までの所要時間
1ヶ月
言語
日本語、英語
字幕
日本語、英語
日本語の必要語学レベル
指定なし
目的
講義履修、キャリアアップ
証明書
各コンテンツ提供機関からの受講証明
開始月
1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月
公開期間
~
学習内容
講師
コンピテンシー
その他の情報
問い合わせ先

コース概要

course_image
    • 更新日
    • 2023-07-23
    • 開始月
    • 1月、2月、3月、4月、5月、6月、7月、8月、9月、10月、11月、12月
    • 終了までの所要時間
    • 1ヶ月
    • 単元時間
    • 60分以上
    • 公開期間
    • ~
    • 配信方法
    • ライブ
    • 受講制限
    • 先着順
    • 推奨環境
    • パソコン
キーワード
オンライン、1対1レッスン、リカレント教育、個人レッスン、同時双方向型、データサイエンス、グループレッスン

学習内容

1
ZOOMによる同時双方向型オンライン
開講コース 
Organisational Data Science Course
Organisational Data Science Course ケンブリッジ オンライン プログラム 同時双方向型 ・One-to-One 1対1 個人レッスン・グループ (最少催行人数5人) レッスン
ZOOMによる同時双方向型オンライン
開講コース 
Organisational Data Science Course

講師

コース責任者

プログラムディレクター
アジアプログラム
ICC インターナショナル・コミュニケーションズ・カウンシル

在アメリカ合衆国日本国大使館企画部に勤務

オックスフォード大学専任講師

ケンブリッジ大学専任講師

ロンドン大学 SOAS 専任講師

ブリティッシュ・コロンビア大学専任講師

ICC インターナショナル・コミュニケーションズ・カウンシル プログラムディレクター

コンピテンシー

論理的思考力、課題発見力、問題解決力、想像力、実践力、状況把握力、コミュニケーション力、マネジメント力、リーダーシップ力、国際性、主体性

受講要件

Organisational Data Science Course

・ZOOMによるオンライン 1対1 個人レッスン(同時双方向型)750GBP(申込登録費100GBPを含む) / 1 person

ZOOMによるオンライン グループ(最少催行人数5人)レッスン(同時双方向型)300GBP(申込登録費100GBPを含む)/ 1 person

 

Fees and Dates 2022 – Organisational Data Science Coursesマウスをあてて、クリックしてください

申込:http://icc-edu.com/entryform/form.php

受講生の語学要件:IELTS 6.0 / TOEFL iBT 80- /  CEFR B2 相当値(※推奨要件になります。スコア提出は必須ではありません。)

英語検定スコア表

 

Syllabus

Essential Math and Statistics

The basic mathematical knowledge required for data science, focusing on probability theory (including conditional probability, mutually exclusivity, and Bayes’ theorem), distributions (including normal distributions and central limit theorems, binomial distributions, and alternative distribution models), and variables (including mean, variance, and standard deviation).

 

Essential Coding

A summary of the various coding languages, and a look into how to program key functions and variables in Python, including lists, tuples, dictionaries, and Boolean and conditional variables.

 

Predictive Analytics: Linear Modeling

How we can use linear algebra to make predictions about the behavior of a complex system, or analyse data sets. Looking at linear regression, multiple linear regression (MLR), and logistic regression.

 

Predictive Analytics: Machine Learning

How we can use artificial intelligence (AI) to predict increasingly more accurate results using historical data, without specifically programming more for accurate results. Includes looking at the differences between supervised and unsupervised learning, and the various methods of machine learning, such as clustering (random forest, SVM, and k-means), dimensionality reduction, transfer learning, reinforcement learning, neural nets and deep learning, and natural language processing.

 

Visualizing Data and Exploratory Analysis

How we display data, and how to use a data visualization package, using real data to map trends in real life scenarios. A deep dive into how both data and analysis can be affected by biases and systematic errors, and how these can greatly affect visualizations.

 

Data Mining

Learning the principles of data mining – or how we process large data sets to extract trends and patterns. Looking at how these patterns obtained can be used in business intelligence and real time analytics. Looking at how data mining techniques can be integrated with machine learning.

 

Data Warehousing 

Understanding the various tiers of data warehousing, and how it can be used as a central hub for information.  How it differs from databases and data lakes, and when each of these data storage structures would be appropriate.

 

Big Data

Understanding how we collate and analyze the more complex data sets of big data, both structured and unstructured. Introduction to tools such as Hadoop, Spark, and Flink.

 

Data Storytelling

How to weave data and analytics into text, or how to present data in a way that tells an accurate story of what is occurring. Learning how to utilize the techniques taught in previous sessions to collect specific data to understand a concept, and how to relay that to other people without expertise.

 

Cloud Computing   

How cloud computing has started to dominate the fields of managing, storing, distributing and processing data. Learning Cloud platforms such as AWS and Microsoft Azure, and core concepts such as IaaS (Infrastructure as Service), PaaS (Platform as Service), and SaaS (Software as Service).

 

評価方法

プレゼンテーション

コース参加

教材・参考文献

データサイエンス コース


テューターは、ケンブリッジ大学数学部、ケンブリッジ大学ジャッジ・ビジネス・スクール、オックスフォード大学、ロンドン・スクール・オブ・エコノミクスなど世界の科学と経済を牽引する英国の名門大学で学位を取得し、データサイエンス教授の有資格者である。

データを活用するために必要なツールの学習、スキルを習得するコースである。

近年、社会や産業の活力を左右する要因の一つとして、データサイエンスや人工知能(AI)への理解や知識が「読み・書き・そろばん」的な素養として重視されるようになってきました。将来社会で活躍するためには、英語に加えてデータサイエンスの理解や知識を身につけておくことが重要になってきている。

政府がまとめた「AI戦略」では、すべての大学・高専生が初級レベルのデータサイエンスやAIを習得し、専門分野で応用できる力を身につけるという目標を掲げている。「情報I」は、データサイエンス・AIの基礎となる理数素養や知識を身につける役割を担う。

データサイエンスは、プログラミングや統計、数学などの知識や技能を用いながら有意義なデータを引き出すことを目指す研究分野で、実践的な学びを経験する。

データサイエンスとは、Big data and Big issues, Data mining, Crypto currencies, Data visualization, GDPR, Digital Encryption, Artificial Intelligence 等を活用し、データを用いて新たな科学および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチ、データにもとづいて合理的な判断を行い、的確な意思決定を導く手法を意味する。情報科学、統計学などを横断的に取り扱い、分野の専門知識、プログラミングのスキル、数学および統計の知識、データ分析など複数分野を組み合わせて、意味のある、有意義な本質を見抜くために必要な方法論であり、グローバルリーダーとなる資質の一つである。

世の中にあふれる膨大なデータの解析や分析を通して、社会や企業の課題を見出したり、解決方法を提案したり、情報通信や製造業、マスコミなど幅広い業種で活躍する「データサイエンティスト」の育成を目指す。

その他の特記事項

申込方法:http://icc-edu.com/entryform/form.php

・One-to-One 個人レッスンコース費用は750英ポンド(申込登録費100英ポンドを含む)/1人です。

・グループ(最少催行人数5 人)レッスンコース費用は 300 英ポンド(申込登録費100英ポンドを含む)/1人です。

・受講生の語学要件:IELTS 6.0 / TOEFL iBT 80- /  CEFR B2 相当値(※推奨要件になります。スコア提出は必須ではありません。)

英語検定スコア表

・コースを修了すると、コース修了証(PDF版)を発行します。

・コース修了証には、受講者名、コース名、コース日程、受講時間数、成績が明記されます。

・講師は、レッスンを決められた時間に始め、決められた時間に終えます。

・万一、受講生がレッスンに遅刻または欠席した場合は、それを補う補講はありません。

・カメラ・マイクが利用可能で、高速なインターネットに接続されたPC等をご準備ください。

・発言や質問等ができる静穏な環境で参加してください。

・同日程、同時間帯に複数のコースが開講されます。いったんコースが始まると、受講コースは途中で変更できません。

問い合わせ先

icccontact@internationalcommunicationscouncil.com

japanoffice@internationalcommunicationscouncil.com

 

ICCアジア支部
〒651-1231 兵庫県神戸市北区青葉台16-1
TEL: +81 50-3821-2215