DS 研修ブートキャンプ

データ分析技術ブートキャンプ

４週間のライブ講座とミニ課題で、現場で使える分析のコツを習得。
少人数制だからその場で質問・フィードバックも。

無料相談はこちら

３つのポイント

ライブ授業

双方向で質問し放題、その場で解決。

実務データ演習

売上や在庫など身近な数字で即ハンズオン。

録画＆資料

録画とノートで欠席や復習も安心。

カリキュラム例（要望に応じてカスタマイズ）

企業：中堅自動車部品メーカー（年商 350 億円）
課題：需要急増時の欠品と過剰在庫が同時発生し、在庫回転率が 5.2 回 → 4.1 回に悪化。
目的：データサイエンティスト 5 名が需要予測と在庫最適化の社内標準手法を構築し、在庫コストを削減したい。

Before 研修

Excel 関数と感覚による手動予測
安全在庫 = 一律 14 日分で設定
過剰在庫額 2.4 億円、欠品率 12%

After 研修（3 か月後）

Prophet + Darts による週次予測を自動運用
Pyomo 最適化で SKU 別安全在庫を再計算
在庫回転率 4.1 → 5.8 回、欠品率 7% → 4%
年間在庫コスト 1.6 億円削減見込み

週	実施内容（例）
1	データ準備： 24 か月 × 100 SKU の販売実績データ確認前処理： Pandas で型変換・NULL 値 3% を線形補完、外れ値 1.2% を IQR で除外可視化： Seaborn でトレンド＋季節性ヒートマップ、月別ピークをハイライト洞察共有：欠品発生日と販促カレンダーを突合し、初回の原因分析レポートを作成
2	基礎モデル： Prophet に休日・販促・新製品ダミーを投入しベースライン作成高度モデル： Darts の TFT (Temporal Fusion Transformer) を Cloud GPU 上で学習検証： rolling-origin CV (4 fold) で MAE / SMAPE を比較しベンチマーク作成可視化： Plotly で予測 vs 実績をインタラクティブグラフとして保存
3	最適化モデル： Pyomo で (s,Q) 補充モデル + リードタイムを混合整数計画で定式化パラメータ設計：保管費・発注費・欠品ペナルティを YAML で外部化し実務連携感度分析：需要変動 ±20% / リードタイム ±3日のシナリオを for-loop で自動計算レポート： Heatmap に加え Excel 出力 (openpyxl) で購買部と共有
4	ミニ POC：リード 20 SKU で予測→最適化ワークフローを Airflow で実行成果測定：改善前後の在庫回転率・欠品率を自動比較し ROI を試算発表： PowerPoint 10 枚 & Plotly Dash デモを経営層へプレゼンレビュー：講師がコード品質・ CI/CD・モデルデリバリー戦略をフィードバック

※内容は企業課題・受講レベルに合わせ柔軟に調整します

その他実施例

小売 A 社：POS データ活用

参加者：販売計画チーム 8 名
目的：店舗別需要予測で廃棄 15% 削減
成果：Prophet 導入後 3 か月で MAE 21% 改善

製造 B 社：部品在庫最適化

参加者：SCM 部門 6 名
目的：過剰在庫コストを 2 割削減
成果：Pyomo 最適化で年間 1.3 億円削減見込み

IT C 社：営業データ分析

参加者：SaaS 営業企画 5 名
目的：リードスコアリング精度向上
成果：機械学習適用で商談化率＋12pt

消費財 D 社：MMM（マーケティングミックスモデル）

参加者：DX推進チーム 7 名
目的：広告販促投資の mROI 改善
成果：MMM 導入で mROIを 15% アップ

研修の開催前から開催後までの流れ

事前ヒアリング（オンライン 1 時間）

課題・データ環境・ゴールを共有し、カリキュラムと演習データをカスタマイズ。

4 週研修（週 1 × 3 時間 / ライブ＋ハンズオン）

毎週ライブ授業後にハンズオン。録画と資料を即日共有し、Slack で随時質問対応。

振り返り＆フォロー（1 か月）

ミニプロジェクト発表を講師がレビュー。Slack で追加 Q&A、次ステップの学習アドバイスも提供。

料金

法人パッケージ（10 名まで）：50 万円 (税別)

※個人向けオンライン版は別途ご案内いたします

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