NECビジネスインテリジェンス株式会社

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• データサイエンティスト養成ブートキャンプ

  データサイエンティストとして必要な基礎スキルを、座学(講義)・演習・発表を繰り返し実施することで修得します。

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  • 講座レベル4
  • Reスキル
  • ITSS+

  

• DXマインド・スタンス 　～すべてのビジネスパーソンのためのDXの心得～

  すべてのビジネスパーソンに求められるDX特有のマインド・スタンスを理解すること、およびそれを実践する具体的なイメージを持つことを狙いとした講座です。

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AIリテラシー教育

  社会におけるデータ・AI活用領域の広がりを知ると共に、データを適切に扱い読み解くための知識や、データ・AIを利活用する上で知っておくべき事項について学習することを狙いとした講座です。

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AIリテラシー教育（eトレーニング A）

  社会におけるデータ・AI活用領域の広がりを知ると共に、データを適切に扱い読み解くための知識や、データ・AIを利活用する上で知っておくべき事項について学びます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．社会におけるデータ・AI利活用　　・社会で起きている変化　　・社会で活用されているデータ　　・データ・AIの活用領域　　・データ・AI利活用のための技術　　・データ・AI利活用の現場　　・データ・AI利活用の最新動向　　2．データリテラシー　　・データを読む　　・データを説明する　　・データを扱う　　3．データ・AI利活用における留意事項　　・データ・AIを扱う上での留意事項　　・データを守る上での留意事項

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DXマインド・スタンス 　～すべてのビジネスパーソンのためのDXの心得～（eトレーニング）

  すべてのビジネスパーソンに求められるDX特有のマインド・スタンスを理解すること、およびそれを実践する具体的なイメージを持つことを狙いとした講座です。　　動画で学習するE-learningですので、いつでもどこでも受講できます。

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• AIシステム実装 ～基礎～

  「教師あり学習による将来予測」を題材として、AIをシステムに実装する上で必要なデータ分析、開発の進め方および標準的な機能構成に関する基礎知識を学んでいきます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．ＡI・アナリティクスの基礎知識　　　・人工知能　　　・データ分析　　2．人工知能システム開発プロジェクトの進め方　　　・人工知能システムの開発プロセス　　　・人工知能システム導入におけるインプット　　　・人工知能システム特有の要件定義のインプット情報　　3．人工知能システム開発のポイント　　　・概論　　　・データ加工機能　　　・学習機能　　　・モデル管理機能　　　・予測機能　　　・モニタリング機能　　　・実行管理機能

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• AIビジネス活用～基礎～

  AI・アナリティクスを実施するスキルには、「ビジネス力」「データサイエンス力」「データエンジニアリング力」が必要だと言われておりますが、本研修では「ビジネス力」に着目します。　　AIを活用したビジネスの企画立案の進め方や実現性の判断ポイント、プロジェクトを実施する際の心構えについて学んでいきます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．はじめに　　　・AI概要の説明　　　・データサイエンスのスキル　　2．AI・アナリティクス・プロジェクトの企画　　　・データ・バリューチェーン　(DIVA)　　　・課題の定義と評価指標　(KPI)　　　・データ理解と外部データ　　3．【クイズ】AI・アナリティクス・プロジェクトの企画　　　・分析手法とデータのクイズ　　4．AI・アナリティクスの実現性判断と導入・活用に向けて　　　・仮説検証の意義と種類　　　・実現性判断のポイント　　5．AI・アナリティクス・プロジェクトを実施する際の心構え　　　・ビジネスマインド　　　・データ倫理・コンプライアンスなど

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• ビッグデータの分析と活用～データマイニング基礎編～

  データマイニングを用いたデータ分析の概要を学習します。　　基礎的なデータマイニングの手法である「アソシエーション分析」「クラスター分析」「クラス分類」「回帰分析」「テキストマイニング」を紹介し、R言語でそれらの分析を実施します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．ビッグデータの分析と活用の概要　　　・ビッグデータとは　　　・ビッグデータ活用の背景　　　・データ分析・活用ツールの種類　　　・データマイニングのプロセス　　　・システム構成概要　　　・R言語概要　　　・R基本操作　　2．データマイニングによる分析概要　　　・データ分析手法概要　　　・アソシエーション分析　　　・クラスター分析　　　・クラス分類　　　・回帰分析　　　・テキストマイニング　　3．実習　　　・実習

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• ビッグデータの分析と活用～統計解析手法によるデータ分析入門～

  平均や分散、標準偏差などを使用した基本的なデータ分析手法や、多次元分析、相関分析、回帰分析などの統計学的な手法を用いて、データから新しい知見を導き出す方法を、2日間かけて修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．データ分析の概要　　2．基本的なデータ分析　　　　基本統計量、データの可視化　　3．多次元分析　　　　ドリリング、スライス＆ダイス　　4．相関分析　　　　相関係数、相関比、連関係数　　5．回帰分析　　　　単回帰分析、重回帰分析（参考）　　6．推定　　　　平均の推定、比率の推定　　7．検定　　　　平均の検定、比率の検定、分散の検定　　8．分散分析　　　　一元配置の分散分析

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• 事例から学ぶDX時代のビジネス価値提案

  DXの本質を事例から理解します。お客様との共創を通して、ビジネス価値を検討し、顧客価値のある新しいビジネスモデルを構想し、提案までのプロセスを演習します。プロセスを理解することに加えて、ヒアリングや合意形成を得るためのファシリテーションを含めてDXプロジェクト運営に必要なスキルを学びます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．デジタルトランスフォーメーション(DX)時代の価値を考える　　　・事例からビジネスモデルを考える（事例紹介）　　　・顧客視点からビジネス上の価値を考える　　2．ステークホルダと価値の分析　　　　　カスタマージャーニーマップ（CJM）作成　　　・顧客(ペルソナ)の経験するストーリーを考える（いまどきの「要件定義」）　　　・実際の新規事業プロジェクトでのCJMの使い方　　　3．超上流工程の考え方(案件・プロジェクト企画）　　　・ポートフォリオ・プログラム・プロジェクト　　　・デザイン思考的発想～未知へのチャレンジプロジェクト～　　　・IT組織としての方向性組織　　　・データからの価値創出　　4．ビジネスモデルの見える化　　　・ビジネスモデルの分析　　　・複数テー

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• Power BI Desktop入門

  データ分析の専門知識がなくても使用できるBIツールであるPower BI Desktopについて、Excelやデータベースなどのデータを取り込み、レポートを作成して可視化する方法を修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．Power BIとは　　　・BI とセルフ サービス BI ツール　　　・Power BI Desktop の機能　　　・Power BI Desktop の表示モード　　2．データの取得と変換　　　・データの取得　　　・データの変換・加工　　　・高度な利用　　3．データ モデルの作成　　　・リレーションシップ　　　・計算式の追加　　4．レポートの作成　　　・レポートと視覚エフェクト

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• Tableau Desktop入門

  セルフサービスBIツール「Tableau Desktop」の基礎知識を修得します。　　プログラミングやデータベースの知識を必要とせず、ほぼマウス操作のみでデータからグラフを作成、見える化する方法を学んでいきます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．Tableauとは　　　・Tableauの基礎　　2．データへの接続　　　・データへの接続方法　　3．ビューの作成（基本）　　　・基本的なビューの作成方法　　4．ダッシュボードの作成（基本）　　　・基本的なダッシュボードの作成方法　　5．ビューの作成（応用）　　　・応用的なビューの作成方法　　6．ダッシュボードの作成（応用）　　　・応用的なダッシュボードの作成方法　　7．ワークブックの保存、エクスポート方法　　　・ワークブックの保存とエクスポートの方法

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DXリテラシー概説（eトレーニング A）

  本コースは、マイクロラーニングに対応しています。　　DXを実現する時には、様々なICT技術を用いて実現します。　　DXを実現するための技術にはどのようなものがあるのかをわかりやすく紹介します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．DXについて　　　・DXの定義　　　・DXが注目される理由　　　・DXにて得られるもの　　2．DXの実現フェーズ　　　・DXのフェーズ　　3．DXシステムの実現方法　　　・DXの基本的な進め方　　　・DXプロジェクトの流れ　　4．DXを支えるテクノロジー　　　・DXにて注目されるテクノロジー　　　・各テクノロジーの概要(クラウド、ビッグデータ、ネットワーク、サイバーセキュリティ)　　　・各テクノロジーの概要(生体認証、IoT、AI、VR/AR)　　5．DX事例　　　・事例紹介

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• DXリテラシー概説

  DXの必要性、DXを進めていくための考え方、DXを実現するための基本的な流れや必要となる代表的なICT技術についてわかりやすく紹介します。DX事例の紹介に加え、体験演習も行い、理解を深めます。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．DXについて　　　・DXの定義　　　・DXが注目される理由　　　・DXにて得られるもの　　2．DXの実現フェーズ　　　・DXのフェーズ　　3．DXシステムの実現方法　　　・DXの基本的な進め方　　　・DXプロジェクトの流れ　　4．DXを支えるテクノロジー　　　・DXにて注目されるテクノロジー　　　・各テクノロジーの概要(クラウド、ビッグデータ、ネットワーク、サイバーセキュリティ)　　　・各テクノロジーの概要(生体認証、IoT、AI、VR/AR)　　5．DX事例　　　・事例紹介　　6．DX体験演習　　　・演習：DX体験　　　・演習：DXアイデア検討

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• NECのデザイン思考を活用した事業開発・業務変革 入門編

  NECが1990年代から取り組んできたデザイン思考に関する豊富な人財育成の実績・知見をもとに、2018年、現代のデジタルテクノロジーを活用して事業開発するための「NECのデザイン思考」フレームワークをメソッドとしてまとめています。　　この研修では、「NECのデザイン思考」フレームワークのナレッジをもとにしたDX向け事業開発の流れを、チームによるワークショップを通して体得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．デザイン思考と事業開発成功のポイント　　　・デザイン思考の概要　　　・ワークの概要とチーム作り（人材と体制）　　　・トップの意向の確認　　2．市場動向の理解　　　・市場動向の理解　　3．ビジネス構造の理解　　　・ビジネス構造の理解（空港関係）　　4．調査手法　　　・調査手法　　5．問題定義　　　・問題定義　　6．ビジョン検討　　　・ビジョン検討　　7．事業検討の進め方　　　・事業検討の進め方　　8．アイデア発散／収束、MVP、検証　　　・アイデア発散／収束　　　・MVP　　　・検証　　9．BMC検討　　　・BMC検討　　10．ロードマップ　　　・ロードマップ　　11．ピ

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• 明日から実践できるアジャイル開発の基礎

  代表的なアジャイル開発手法のスクラムをベースに、アジャイル開発の基本概念とメリットについて学習します。ウォーターフォールをはじめとした従来の開発手法との違いを学習します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．なぜアジャイルなのか　　2．アジャイル・スクラム概要　　3．ワークショップ：自己組織化　　4．プロダクトの価値を追求する（動くソフトウェア）　　5．ワークショップ：プロダクトの価値追求　　6．イテレーション開発　　7．ワークショップ：イテレーション開発　　8．正しい見積りは存在するか？（アジャイルの見積と計画づくり）　　9．ワークショップ：アジャイルの見積と計画　　10．チームの成長（振り返り）　　11．ワークショップ：振り返り

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• 企画・提案・要件定義を成功に導くためのUX(User Experience）基礎

  企業・団体の価値向上を実現するとともに、ユーザーの快適な情報システム活用を実現するための手法であるユーザーエクスペリエンス（User Experience：UX）の目的と内容を、NECで培ってきたノウハウと事例を交え、講義と演習を通して修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．UXの概要　　　・UX手法　　2．目標設定　　　・顧客の目標の明確化　　　・対象ユーザーの洗い出し　　　・ユーザー候補の洗い出し演習　　3．課題発見　　　・ユーザー像の具体化　　3．課題発見　　　・ペルソナ作成演習　　　・ユーザーニーズの洗い出し　　　・カスタマージャーニーマップ作成演習　　4．アイデア創出　　　・解決案の発想　　　・解決案の選定・統合　　　・コンセプトの作成　　　・課題解決のための施策案検討演習　　5．施策具体化　　　・IT化の検討　　　・利用イメージの具体化・評価

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• 個人情報保護入門 ～プライバシーマークと個人情報保護法（マイナンバー対応）～（eトレーニング）

  本コースはSmartLearning対応コースです。　　個人情報保護法とJIS Q 15001に適合した個人情報保護の仕組みを持つ事業者に与えられるプライバシーマーク制度について解説します。また、2016年1月から利用が開始されるマイナンバー（社会保障、税、災害対策の行政手続で利用）との関係についても解説します。　　※字幕、テキスト資料等（ダウンロードPDF含む）はありません。　　※本コースは2016年1月に収録しております。2017年5月30日より全面施行された「改正個人情報保護法」については、改正案として紹介しております。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．個人情報保護の重要性　　2．個人情報保護法とプライバシーマーク　　3．マイナンバー　　4．個人情報保護マネジメントシステムの構築手順

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  • 講座レベル1
  • DXリテラシー標準

  

• インシデントレスポンス概説　～組織内CSIRTによる～

  日々増大しているセキュリティへの脅威に対処するために必要なインシデントレスポンスの概要とその手順について修得します。また、組織で対応するために必要なCSIRTの体制とその構築について学習します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．組織内CSIRT概要　　　・インシデントとは　　　・インシデントレスポンスとは　　　・組織内CSIRTとは　　2．組織内CSIRT　　　・組織内CSIRTの役割　　　・組織内CSIRTの形態　　3．組織内CSIRTの構築　　　・経営層の承認・関与　　　・現状の把握　　　・チーム編成　　3．組織内CSIRTの構築　　　・設計　　　・予算・リソースの確保　　　・関連規程の整備　　　・チームの育成　　　・告知と活動開始　　4．インシデントハンドリング　　　・準備　　　・発見　　　・抑制・復旧　　　・事後対応

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  • 講座レベル2
  • ITSS+

  

• データ分析のためのPython基礎1-プログラミング編-

  プログラミング言語「Python」の文法を、実機を使いながら学習します。言語の基本文法、リストや辞書などのデータ構造、標準ライブラリおよびオブジェクト指向プログラミングの基礎を修得します。　　主な学習項目は以下のとおりです。　　1．Pythonとは　　　・Pythonとは　　　・開発・実行環境　　　・Pythonプログラムの実行方法　　2．変数と関数　　　・プログラムの基本構造　　　・変数の定義　　　・関数　　　・数値の操作　　　・文字列の操作　　　・エスケープシーケンス　　3．制御構文　　　・演算子　　　・分岐 (if)　　　・繰り返し (for)　　　・繰り返し (while)　　　・繰り返しの中止・中断　　4．データ構造　　　・Python のデータ構造　　　・リスト　　　・タプル　　　・辞書　　　・集合　　　・内包表記　　5．関数・モジュール・パッケージ　　　・関数の定義　　　・モジュールの定義　　　・パッケージの定義　　　・標準ライブラリの利用　　　・データの入出力　　　・例外処理　　6．オブジェクト指向プログラミング　　　・オブジェクト指向プログラミングとは　　　・クラスの

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  • 講座レベル2
  • ITスキル標準（ITSS）

  

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