コース
データリテラシー入門
基礎スキルレベル
更新日 2026/06
TheoryData Literacy2時間16 ビデオ61 演習4,000 XP150K+修了証明書
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データリテラシーの基礎
データが溢れる時代、データリテラシーは誰もが身に付けるべきスキルです。 データリテラシーを身に付けることで、データに対して適切な問いを立て、データを読み解き、得られた洞察を適切なツールを用いて伝えられるようになります。 このコースでは、データに自信を持って向き合い、データを活用して実践的な洞察を得る方法を学びます。コースの受講に技術的な知識は必要ありません。実践的な練習を通じて、データから洞察を導き出す方法、データ主導の意思決定、データの収集と管理、4 種類の分析手法、そしてデータコミュニケーションを向上させるストーリーテリングと可視化の活用について学びます。
まずは、データリテラシーがなぜ重要なのか、そしてデータリテラシーを身に付けるために必要な取り組みは何かを理解するところから始めます。 そして、いかにデータから有益な情報を得て意思決定に活かすか、などについて学びます。
データをより深く理解する
次に、データソースを特定する方法、代表的なデータソースの種類、管理方法、さらに、問題が発生した際の対処について説明します。コースの後半では、データ分析によって洞察を導き出す方法に焦点を当てます。 異なる分析の種類とそれぞれの活用シーンについて学ぶとともに、データ可視化とストーリーテリングの手法によって、分析結果を効果的に伝える方法も学べます。
コース修了時には、データリテラシーが今の時代になぜ不可欠なのかを理解し、目的に合わせて、適切なデータを選択するための基礎を身に付けることができるでしょう。
前提条件
このコースに受講要件はありません1
Data Literacy Basics
Why should you become data-literate? To answer this question, you'll learn why data literacy is an essential skill, how to get from data to insights, and how data can help with decision-making.
2
Reading Data
Data is everywhere nowadays, but how do you find the right data for your problem? In this chapter, you'll learn about data sources, common types of data, how to manage data, and what to do about common data problems.
3
Working with and Analyzing Data
In this chapter, we dive deeper into how to analyze your data to get the insights you need. You'll learn how and when to use the four types of analytics: descriptive, diagnostic, predictive, and prescriptive analytics.
4
Communicating Insights
In the final chapter, we'll cover communicating the insights you gained from your data. You'll learn how to use visualizations and storytelling to craft an engaging data story and learn about the three keys to communicating effectively.
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