カリキュラム | 実務家講師が教えるビジネスデータ分析スクール「まなべくとる」

Curriculum

コース内容

コース内容
カリキュラム
受講開始までの流れ

基本 講座

ビジネスデータ分析コース

1講座 90分 / 22,000円（税込）　全12講座

◆データ分析を理解しビジネスに活かそう◆

近年、ビジネスには欠かすことができなくなってきたWebマーケティング。
HPをはじめSNSなどを使ったWebマーケティングを解析の方法や、失敗しないSNS運用方法など、最新のトレンドを織り交ぜながら学びます。
また、データの分析方法をより深く理解する事で、活かせるデータ分析を身につけ、実務において有効な戦略を見出せるようになる事を目指します。

*コースカリキュラムはこちら

Webマーケティングについて
Googleアナリティクス実践
データ分析実践

Webマーケティングについて

今、最も重要であるWebマーケティングの中身とは？

このカリキュラムでは、基本となるWebマーケティングの仕組みを押さえ、SNSの活用をメインに学習します。
現代を生きる上で必ず触れるSNSですが、何故SNSに着目すべきなのか？どう活用すべきなのか？
それぞれのメディア(YouTube ・Twitter ・ TikTok ・Instagram)に触れながら理解を深めましょう。
講師プロフィール

Googleアナリティクス実践

Webマーケティング効果を高めるGoogleアナリティクスとは？

このカリキュラムではWebサイト上の人の流れを読み解きます。
その際にGoogleアナリティクスを活用します。
数字の動きは人の動きを表し、人が動くには感情が動いています。
このような原理で人の感情を把握できるようになります。
さらに「より多くの人に自分達を知ってもらい、リピートしてもらうために出来ること」を継続的に行なっていくための戦略の作り方も学びます。
これからGoogleアナリティクスを使いたいという方でもスタートしやすいようにしていますので、楽しみながら進めましょう。）
講師プロフィール

データ分析実践

データ分析をより身近に、実践的に

あらゆる場面でデータが集まるようになった現代では、それを活用できる人材を求めるようになりました。
一見難しそうなイメージを持たれるかと思いますが、実はその原理は難しくありません。
データ分析スキルを身につけることで、今の社会で求められているデジタル人材として活躍できることでしょう。
このカリキュラムでは、Excelを用いて易しく進めますので実践でも使いやすくなっています。
データサイエンスやAI、プログラミングなどの理解に必要な概念となりますので教養としても楽しんでいただけます。
講師プロフィール

2022年10月
データ分析コース・カリキュラム

スクールで対面、もしくはオンライン受講を選択できます。
年2回講座、4月スタート　10月スタート（10月生）説明会は開校の2ヶ月前より8週間

【授業時間】13:00～14:30

No.	授業日	講座内容
1	10/2(日)	Webマーケティングの基礎まずはWebマーケティングとは何か？という全体像を把握します。事業活動に欠かすことのできないことは分かっているが、何から手を付けるべきか分からない、また、Webサイト単独の活動がWebマーケティングを指していると思っておられないでしょうか。 Webマーケティングの重要性とその理由をマーケティング全体の観点から解説します。
2	10/23(日)	SNSについて現代においてSNSを使っていない人を探す方が難しいほど、生活の一部となったSNS。この様な背景からWebマーケティングの観点からも、SNSの活用は最も重要な要素となります。それぞれのSNSがどのような特徴を持ち、各々の事業において有効に活用ができるのか学びます。
3	10/30(日)	SNS運用と計測事業活動としてSNS運用は計画無しに始めるとほぼ必ず失敗すると言われています。原因はそのメカニズムと計画手法を知らないために、労力の割に効果が出ないという事態が起こる為です。この事態を避けるためにSNSの運用計画を立てる方法を学び、実際に作成します。
4	11/6(日)	SNSの最新情報 YouTube ・Twitter ・ TikTok ・Instagram、各メディアの最新情報、運用方法を解説します。
5	11/20(日)	Googleアナリティクスとは集客などのWebマーケティングを行う上で必要となるGoogle アナリティクス。聞いたことはあるが、実際に何をするのかは詳しくない方へ、どういったことができるのか、どう利用するのか等の全体像を学びます。
6	12/4(日)	戦略立案 Webマーケティングを戦略的に行うためには初めに戦略を練る必要があります。潜在顧客の分類方法や目標数値、何をゴールと定めるか、これらを含めた計画の立て方などの一連の流れを学びます。
7	12/18(日)	施策立案戦略立案で立てた戦略とGoogleアナリティクス上のデータから施策方法を練ります。自社サイト内の顧客の動きを把握するとともにに、顧客の行動心理を理解し、仮説を立てながら立案する方法を学びます。
8	2023年 1/8(日)	Web分析実践実際のWebサイトのGoogleアナリティクスから得たデータ（年齢・性別・デバイス・流入元・コンバージョンetc）を見て、どのように読み解くかを学びます。
9	1/22(日)	分析スキルとは現代ではデータ活用の敷居が下がり、その恩恵は誰もが受ける事が出来ます。ただ、どのように分析を始めると良いのか、そもそも分析の効果はどれほどあるのか等のデータ活用によるインパクトや有用性を学びます。
10	2/5(日)	抑えてくべき数学知識（統計学基礎）データ分析において、分析ツールを使用すれば数学の知識は必要のない場合があります。しかし、その基本原則などは知っておくとあらゆる場面で助けになります。ここでは押さえておくべき内容をExcelを用いておさらいします。
11	2/19(日)	Excelを使った分析実践１エクセルの使い方や操作方法は知っていても、それをどのシーンで何を行う事が良いのか分からない方は多いのではないでしょうか。ここでは実践形式で簡単な分析を行います。（クロス集計、数量化、クラスター分析、回帰分析、推論など）アルコール飲料の売上予測、予算配分最適化シュミレーションや実データを用いた実践を行います。
12	3/5(日)	Excelを使った分析実践２実際に自社データなどを用いて分析してみます。立ち止まってしまう箇所をワーク形式で解決していきましょう。そして、今までのレッスンはAIやデータサイエンスやプログラミング学習などに繋がっていきます。＜今までの経験はどう繋がるのか＞を知り、今後の学習に活かす為の学習をします。
	3/26(日)	課題発表会今まで学んできた内容をもとにそれぞれのチームのデータ分析を行った結果を発表していただきます。そして、今後の活動に活かしていただけるように3名の講師からフィードバックを行います。

※授業の進捗により授業内容が前後する場合がございます。

Voice受講者からの声

27歳　男性　自営業

実践にすぐに応用できることを多く学べたと思います。
私自身、マーケティングを行っていますが、特にSNSは個人が利用するのとは異なり、会社としてSNSを運用することの難しさを感じていました講師からは、「なぜ運用が失敗するのか」を教えて頂くことで、対策を行うことが出来ました。
実際に運用計画を作成するアウトプットの時間があったのも良かったです。
また、Googleアナリティクス実践講座では、行動心理学やペルソナ作りなどのマーケティング知識も交えて実際の手の動かし方を学べたので、納得しながらWebページ解析の裏側を学べました。
そして、それらの集まったデータを「どう読み解くか」というデータ分析実践講座では、そもそもの「データは重要である」という考え方から、データの具体的な分析手法までを網羅できました。
Excelでの講義でしたが、プログラミング等が無くても出来る事は多いのだと勉強になりました。

42歳　男性　自営業

これからの時代に必要なスキルが上手くまとまっていると思った講座でした。
「Webマーケティング」→「Googleアナリティクス実践」→「データ分析実践」と身近にあるものから徐々にデータ分析へと移行していくので、楽しく受講できました。
特に、Webマーケティング講座とデータ分析のパートは、自身が担当した、クラウドファンディングの成功に繋げることができました。
顧客アンケートの分析から、アラフォーの男性が有力だという結果を得る事ができたので、SNSを使いその層にアプローチすることで、結果的に目標を大幅に超える112万円の支援金が集まりました！
「こんな支援品が増えました！」やリターン品（トートバッグやTシャツ）の投稿をして、支援者と主催者がウィンウィンになるように進めることで良い結果に結びついたと考えています。

28歳　男性　会社員　営業職

ビジネスパーソンとしてこれからの時代にデータ分析スキルが必要だと思い受講しました。
Webマーケティング講座やGoogleアナリティクス実践講座は、自分には関係ないと思っていましたが、普通の会社員である私にも必要不可欠な知識だったと気づかされました。

また、いきなりデータ分析だけを行うよりも、カリキュラムを通してデータの重要性を認識しながら進むので、分析の意義を効果的に感じる事ができました。
データ分析は何から始めればいいのかが分からなかったのですが、難しいことに取り組もうとするのではなく、まずはシンプルにデータを集計することからでも分析の第一歩になる事が大きな発見でした。
その気づきは高度な分析を行う為にも必要な考え方で、それにより「グラフ化する必要性」、「ピボットテーブルを活用する必要性」を感じながら分析を進める事が出来るようになるので、普段の活動の中でも活かすことの出来る知恵を頂きました。
さらには、こういった実務活動を転職サイトで経歴として記載することで、声がかかる事が増えた事もあり、社会でも必要とされている事を改めて実感しました。
ここで広がった視野を無駄にしない様に今後の活動に活かしていこうと思います。