データ分析実務スキル検定 プロジェクトマネージャー級（PM級）は、円滑なコミュニケーションを通して全社横断的なデータ活用の推進を支える知識・スキルを問うために、ビジネスサイドの人材が身につけておくべきデータサイエンススキル、IT知識、データ分析の実務経験を可視化・評価する検定試験です。
本講座は、基礎から丁寧に試験範囲の知識を体得する内容と、試験対策講座で構成されています。Eラーニング形式なので、場所や時間を問わず学習することが可能です。初学者からでも無理なく試験合格を目指すことができる内容となっています。

DXに欠かせない『ビジネストランスレーター』とは？

DXの流行とともに、あらゆる企業でデジタル技術、そしてデータ活用が始まっています。しかし、いざ全社的にデータ活用に取り組む際に、問題が生じます。それは、データサイエンティストやエンジニアといった専門人材と、デジタルを専門としないビジネス職種の間に、共通言語がないことです。そのため、ビジネス課題が、データ分析の課題へと翻訳されず、ビジネス価値を生み出すことに苦戦する企業が少なくありません。そこで重要なのが、『ビジネストランスレーター』という役割です。『ビジネストランスレーター』とは、ビジネスパーソンとしての業務知識を有しており、かつ、広範囲にわたりデータサイエンスの知識を有している人材です。データサイエンスで「何ができるのか、何が難しいのか」を理解し、ビジネス課題を適切にデータ分析課題へと翻訳することができ、プロジェクトを進行させることができます。

『データ分析実務スキル検定 プロジェクトマネージャー級（CBAS PM級）』について

■専門家のための試験ではなく、ビジネスパーソンのための試験
数理やプログラミングの細かなテクニックは問いません。ビジネスパーソンが、実務の中でデータサイエンティストやエンジニアといった専門人材と議論したり、データに関連する意思決定を行う際に直面するデータサイエンス知識を問う試験です。

■実際のデータ分析プロジェクトの流れに沿って出題
データサイエンスプロジェクトは課題設定から始まり、データ収集、分析、活用と大きく分かれます。その過程で求められるのは、統計学や機械学習アルゴリズムの知識にとどまりません。KPI、法令、グラフや分析結果の読み解きなど幅広い知識が求められます。CBAS PM級では、これらの知識を測定します。

■企業でデータ分析に携わる実務家らによるシラバス作成と問題監修
データサイエンスのプロジェクトは決してデータサイエンティストだけで完結しません。意思決定に際して、分析結果を多くのビジネスパーソンに理解してもらう必要があります。
実際にデータ分析の実務を行うデータサイエンティスト11名の経験を結集して、シラバスの作成と問題監修を行いました。

本講座の特徴

■特徴① 実務に基づいたカリキュラム
基礎的な分析スキルの習得から、データ分析プロジェクトの全体を網羅的にカバーした内容です。

■特徴② 効率的に学習できるEラーニング
Eラーニング動画は、学習する場所を選びません。隙間時間を使って効率よく学習することが可能です。

■特徴③ 実績のある教材・講師
当講座は、数多くのデータサイエンティストを輩出したデータミックスが監修しています。
講師は当社代表であり、CBAS問題検討委員の一人でもある堅田が務めています。

本講座の構成・学習ゴール

『ビジネスフィールドでのAI・データ活用スキル』
・仮説思考・KPI設定方法を学び、データドリブンな考え方を理解する
・統計学、機械学習、時系列分析等の分析技術の概要を理解する
・データサイエンス技術の活用事例を理解する

『データサイエンス入門』
・データを要約したり記述することができる
・過去の事象がなぜ、どのように起こったのか、関係性を定量的に理解できる

『Python入門』
・基本的なデータ構造やデータ型について理解する
・繰り返し処理や条件分岐の書き方を理解し、プログラミングできる
・簡単な関数を作成することができる

『R入門』
・基本的なデータ構造であるベクトルを理解する
・条件分岐や繰り返し処理、関数の書き方を理解し、プログラミングできる
・データの読み込みから、データ抽出、簡単な可視化方法を理解し実行できる

『SQL入門』
・データベースからデータの抽出・集計が実施できる
・内部結合、外部結合を用いて、複数のテーブルを結合することができる
・WITH句やサブクエリなど複雑なクエリを書くことができる

『統計学入門』
・実務での活用シーンのイメージが湧くようになる
・実際に統計学を活用して、問題解決ができるようになる
・理論を正しく理解して、統計学の限界もわかるようになる

『機械学習入門』
・予測モデル構築の手順を理解する
・勾配降下法について理解する
・主要な教師あり機械学習アルゴリズムの仕組みを理解する

『データサイエンス分析プロジェクトの進め方』
・データサイエンスプロジェクトのステップを理解する
・機械学習を使ったデータ分析の作業ステップや押さえるべきポイントを理解する
・Pythonで機械学習を用いたモデル構築方法を理解し、実行できる
・Rで仮説検定や回帰分析といった統計解析手法を実行することができる

『試験対策講座』
・CBAS PM級合格に必要な知識を復習する
・データ分析のために必要なプログラミングを学ぶ

制作：株式会社データミックス
ボリューム：動画約37時間+問題集
視聴期間：購入から3ヶ月間

■受験者像
ビジネスに関する基礎的な知識や分析的思考をもち、データ分析に携わる業務に就くか、担当業務を遂行するに際してデータ分析を活用していこうとする者。

■証明
データ分析プロジェクトでデータサイエンティストやエンジニアとコミュニケーションするうえでの基礎知識を有していることを証明。

■合格者の業務と期待役割
データ分析プロジェクトにおいてビジネス側の担当者としてプロジェクトへの貢献が期待される。 また、経験者の支援があれば、ビジネス側とデータサイエンティスト・データエンジニア側との「橋渡し」を行う人材（ビジネストランスレーター）としてプロジェクトへの貢献も期待される。

■合格者に期待される技術水準
・データ分析プロジェクトの進め方を理解し、円滑な進行に貢献できる。
・必要に応じてデータベースからデータを抽出・加工・集計できる。
・統計手法、機械学習アルゴリズムの知識をもとにビジネスでの活用を議論できる。
・主張するメッセージに合わせたデータ可視化手法を選択でき、グラフからビジネス上の示唆を出すことができる。

■分析プロジェクトの立ち上げ
業務目的に応じて適切なKPIツリーを作成することができる
データの取扱いに関する利用規約、法令やガイドラインを理解している

■データ準備
分析に必要な前処理を理解している
SQLの基礎的なスキルを獲得している
基本的なデータ可視化手法を理解している
基礎集計を通じてデータの全体像や質を確認することができる

■施策提案、モデリング、評価等
業務目的に応じて適切なコーディング(R/Python)ができているかをおおよそ確認できる
基本的な統計手法を理解している
主要な機械学習の概要と使い分けを理解している
予測モデルの評価観点とモデル改善のための対応手法を理解している
施策の評価と効果検証ができる

※「ビジネス課題の明確化」「レポーディング、業務への組み込み」は、知識として問うのが難しいため、本試験では問いません。

問題数：60問（多肢選択式）
受験方法：コンピューター上で実施するCBT形式
時間：90分
合格ライン：97点満点で64点以上
受検料金：11,000円（税込）

本検定試験は、全国主要都市含む約230箇所の試験会場で受験可能です。
（オデッセイコミュニケーションズのCBT方式）

下記URLよりお申し込みください。
https://cbt.odyssey-com.co.jp/cbas-exam/index.html

メーカー：

データミックス

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