ビジネス向けAI開発のグラフが認定資格制度と教育研修を始めました
『LAD』は実業でのパフォーマンスを何よりも重視し設計したビジネス向けAIアルゴリズム開発・データサイエンス実装・データベースハンドリング・産業別事業実装・機能組織別事業実装プログラムです。
株式会社グラフの研修育成事業であり、受講後の認定試験合格者に資格を付与する認定資格制度です。
GROW UP
『LAD』導入による人材育成のご提案
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- 組織内でデータサイエンティスト育成
- 様々な業務データ解析やAI活用を経営に、施策に活かせる人材育成
- 経営にデータサイエンス活用を始めるにあたり、現有の貴社データの分析と担当部署創設のキックオフ（貴社データをデータ分析し、その結果をLADの講義に反映できます）
- 最新のデータサイエンスの知見の導入
受講対象として想定している皆様
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AIエンジニアを目指したい学生
自分が望む未来の自分と社会を、自分の手で作りましょう。ビジネス向けAIやデータ解析の基礎を実際のAIアルゴリズム開発企業の実務から学ぶことで、即戦力として就職活動に有利に働きます。社会の実業に貢献しているAIを体感してください。
※認定資格制度があります -
キャリアアップしたいビジネスマン全般
今後の最重要教養でもあるAIアルゴリズム開発やデータ解析を学習することで、今後の社会変化に対して主体的に打ち手を選択する事ができます。現職での施策・戦略立案や、社外での協業の幅が広がり、ご自身のキャリアアップに繋がります。
※認定資格制度があります
INCENTIVE
ビジネス向けAI開発を学ぶ理由
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今もっとも
注目される仕事今や私たちの生活はデータとアルゴリズムから切り離すことはできません。例えば私たちが銀行に預けているお金も、ATMの向こうではデータとアルゴリズム処理の集合でしかありません。しかし、まだデータとアルゴリズムを十分に活用できている企業は多くありません。AI開発やデータサイエンスを学ぶことで、個人と社会の可能性はさらに広がります。
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未来を
予測する正しいデータ分析を行えば、より高い精度で未来を予測することが可能になります。今あるデータを整理・洗練させ、AIアルゴリズムを正しく実装していくことで、未来を見通すかのようにそのデータが物語ることを把握できるようになります。
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データベースは
現代の一般教養現代において、企業が成長していくためにはデータベースを保有・管理することは必須と言えるでしょう。データベースを十分に理解し、その真価を見出すこと。これはデータ利活用のスタート地点であり、ビジネス向けAI開発にとって必要不可欠なスキルです。
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AIは次世代の
インフラAIと聞いて、何を想像するでしょうか。AI導入は自動車やロボットの分野と思われがちですが、医療や農業を含むあらゆる分野で既にAIの活用が進んでいます。まだ私たちの周りに現れていない様々な生活のシーン、あらゆる場面でAIアルゴリズムによる新しいインフラが胎動しています。
AI、はじめよう
AIがこの先、大切になっていくことは理解している。
しかし何から始めたらよいのかわからない。
業務に活かし経営課題を解決したい。
いま、その第一歩を『LAD』で踏み出しましょう
ABOUT
ビジネス向けAI開発企業グラフとは
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日本屈指の
データサイエンティストが創業グラフ代表の原田博植は、データサイエンティスト・オブ・ザ・イヤーを受賞した日本を代表するデータ領域のプロフェッショナルです。そのもとに集まった少数精鋭のデータサイエンティストは、データの利用価値を最大化するため日々ビジネス現場で奮闘しています。
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多様な事業に対する
ビジネス向けAI開発・データ解析の実績グラフの強みは多様な産業界に対応できることです。一般的にデータ分析の導入が多い広告業やウェブサービス業に偏らず、製造業や小売業、金融業などにおける国内トップ企業をクライアントに持ち、さまざまな産業においてデータサイエンスの実績を持っています。
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幅広い事業フェーズにおいて
機能部門への支援を創意工夫してきた経験グラフのクライアントは、創業したてのスタートアップや数万人規模の大企業など様々です。データ分析組織の立ち上げから開発・実装まで、データサイエンス領域の幅広い工程における実績を持っています。
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データ活用を経営戦略に
接続する堅牢なノウハウ従来型のビジネスモデルでは、「戦略」と「データエンジニアリング」の融合が難しいと言われています。グラフでは実際のビジネス現場で両者の融合を徹底的に行なってきました。その経験をノウハウ化し、多領域での再現性を高めています。
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CURRICULUM
カリキュラム概観
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スクリプション（基礎）
データサイエンスの現場で使われる分析ツールやプログラミング言語（Python）の紹介、および決定木・ロジスティック回帰・重回帰分析などの代表的分析手法の概要を説明します。また、実際にデータ分析を行う前段階の処理として、それぞれのフロー説明（抽出→加工→可視化→分析）も行います。ビジネス向けの事例を紹介しながら、基礎から学ぶ講座となっており、ビジネス現場で実践を積んだ株式会社グラフならではの内容です。
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分析フローのハンズオン
ハンズオンを通して代表的な分析環境であるJupyter Notebookの基本を学習できます。また、代表的機械学習の手法として、決定木・ロジスティック回帰・重回帰分析を実践します。さらに応用課題として自然言語処理、深層学習画像認識に関する実践的な課題も行う予定となっています。実際のビジネスで用いるロジックを体験する事で、データ分析の理解をより高度化する事ができます。
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分析計画（実践）
実際のプロジェクト事例を通して、分析計画の立て方を学びます。プロジェクト全体を見通し、円滑に進める方法を、現場で活躍中のデータサイエンティストから学ぶことができます。グラフの提供する研修プログラムは技術的なレクチャーに留まらず、実際の活用事例も紹介する事でビジネス視点に立った分析の基礎を学べる内容となっています。
「LAD」認定資格制度
- 『LAD』は実業でのパフォーマンスを何よりも重視して設計されたビジネス向けAIアルゴリズム開発・データサイエンス実装・データベースハンドリング・産業別事業実装・機能組織別事業実装プログラムです。株式会社グラフの研修育成事業『LAD』受講後に受験していただく認定資格試験の結果（得点）により『LAD Consultant』、『LAD Handler』、『LAD Associate』の資格を付与します。資格制度の水準維持のため、年度ごとの更新制度も予定しており、今後も進化が見込まれるデータサイエンス実務の実態に即した認定資格制度です。
「LAD」カリキュラム
ビジネス向けAI実務に邁進し達成してきたグラフならではの解像度による全10回の講義です
※講義内容を改善するため内容を変更する場合があります
| 講義タイトル | 講義内容 （1講義60分 x 10回） |
|---|---|
| 第1回 データサイエンスプロジェクト概論 | データサイエンスプロジェクトの定義や意義を理解する |
| 第2回 問題設定と仮説立案 | ビジネス課題の解決のための仮説を立案し、データサイエンスプロジェクトの企画書を作成する |
| 第3回 仮説に基づいたデータ収集 | 第２回講義で理解した仮説に対して、様々なデータソースを比較・検討しながら必要なデータを推測する |
| 第4回 統計と機械学習の基礎知識 | モデル構築に必要な基礎統計量やアルゴリズムの知識を学ぶ |
| 第5回 基礎俯瞰と相関（ハンズオン） | 仮説に沿ったデータの基礎俯瞰と可視化する |
| 第6回・第7回 モデルの構築・評価・解釈（ハンズオン） | モデル構築の一連の流れを学ぶ どのようにモデルを評価し、改善するべきかハンズオンを通して学ぶ また様々なアルゴリズムがある中で、取捨選択できる力を付ける |
| 第8回 モデル改善と最終モデルの決定（ハンズオン） | 同上 |
| 第9回 施策立案・PDCAサイクル | データサイエンスプロジェクトを進める上で特に重要なポイントを実例に沿って確認し、ビジネス活用へ繋げる |
| 第10回 まとめ | 第１～９回の要点を振り返りながら理解を深める。データサイエンスプロジェクトを進める上で重要なポイントを確認し、ビジネス活用に繋げる |