サクッとわかる！IT用語 ~分析編~

madogiwazoku

その他

一般的な内容だと思いました。

ankh

IT・WEB・エンジニア

教師あり、教師なし学習、学習強化学習の違いが分かった

nobuyuki_46

営業

知識の再確認ができました。独立などは実際のビジネスでは使用することが少ないですが、より理解を深めることで、活用場面を見いだせればと思います。

northfox_autumn

経営・経営企画

DXの取り組みや業務改善

mkh8510

メディカル　関連職

今回の学習内容は、IT用語というよりは、
高校の理系数学、統計学の内容であった。
機械学習で、例えばPythonを使用し、ライブラリをどれを使うと、機械学習に適した環境を構築できるなど、具体的なことを学習したい。

happoh

メーカー技術・研究・開発

日頃接している用語の説明を改めに確認することが出来た。普段あまり使わない内容もあるので、今後業務でも使用しようと思う。

x0888

メーカー技術・研究・開発

知見のない言葉などは会話の参考になる。

show0914

メーカー技術・研究・開発

反復勉強します。

s_atmimi

メーカー技術・研究・開発

なかなか難しい。

shoji-k

IT・WEB・エンジニア

とても役に立ちました。

yoko-matsuoka

その他

通常の業務では使用しない専門用語ばかりだったので、復習が必要だ。

pana_2022

経営・経営企画

データには質的変数と量的変数がある。

shoshioka

メーカー技術・研究・開発

変数は数値で計測できる量的変数についつい着目してしまいそうだが、質的変数にも着目したい

ke_sato

経理・財務

基本的な勉強に良い。知らない言葉もあった

haniwainu

経理・財務

機械学習の詳細を知ることができたのは良かった。ただ、それぞれの用語のつながりが分かりにくく、分析についての全体像が見えなかった。

atuya

その他

用語を改めて把握できた。

takeshi_kun

販売・サービス・事務

評価・分析の対象をイメージとして捉えている事が多かったように思うが、分析用語を学習した結果、イメージではなく分析や統計の正しい用語・定義に基づいた対象として認識していくことに活用できると思います。

sphsph

メーカー技術・研究・開発

今の時代データは山盛りあるので、どう分析しその結果を踏まえどう行動するか？
そこの繋ぎです。
偏見が入るので何とも難しいです。
結果ありきでは全く意味がない

stani

専門職

用語の説明を学んだ。

si51083203

その他

復習に最適な長さと簡潔さでした

yeon

メーカー技術・研究・開発

　平均値・中央値・最頻値
　　データの個数で求められる値
　　大きさ順に並び変えた中央の値
　　データの中で最も頻度が高い値
　分散と標準偏差
　　定期んちとの差を二乗の合計／データの個数
　　分散で出した値の平方根をとった正の値
　乱数：次の値が予測できないランダムの数
　独立：２つの事象について一方の事象が変化したときにもう一方の事象が変化しない
　機械学習：コンピューターが自動学習
　深層学習：機械学習の深いバージョン
教師あり学習／教師なし学習／強化学習：正解／答えない／ゲームなどの思考
量的変数／質的変数：数値で測ることができる／測らない
説明変数／目的変数：予測に使う変数／予測したい変数
外的要因：外的要因でサービスや購買に影響を与える要因

city_runner

その他

よく分かりました。これから仕事に活用します。

75475

メーカー技術・研究・開発

今後発展していく業務内容の中で活かせる知識があるかもしれない。

ryoma-tst

クリエイティブ

データ分析はあまり馴染みがないので今後活用したい

yukoshib

マーケティング

業務で平均値を使うときは、中央値や最頻値も確認してデータ分布に偏りがないかどうか調べてから施策に落とし込んでいきたい

to-ymj

その他

基礎知識を纏めて知ることが出来ました。

y-arano

メーカー技術・研究・開発

実験データを解析することがあるので、データの解釈のために、社内のデータだけではなく、社外データも有効活用することが大事なことを理解。

また、正しく用語を使うことで、他者と正しく意思疎通ができるので用語をしっかり理解しておくことも重要であると感じた。

mist360jp

販売・サービス・事務

いよいよもって理解が難しくなってきた。別の学習方法を検討しなければ！

tanakatake

経営・経営企画

分析は苦手分野ですが、色んな手法があることは理解しています。

kenji1209

メーカー技術・研究・開発

たいへんよくわかりました。

kazu-mishima

営業

うーん、なかなかわかりにくかったです。

k_y_76

IT・WEB・エンジニア

機械学習の特徴を踏まえて、教師あり/なし等どの学習が使われているかをイメージしながらサービスを利用することで、検索結果やAI利用（プロンプトエンジニアリング）において、自分がより求めている結果をどのように出力するかの一助になると感じた。

hr-sakai

その他

学習させるデータは公平性をもたなければならない。

cw92040

経営・経営企画

数多くの分析の用語､､､これがわからないとデータも作れないから大事だと思った。

n-o-b-u

メーカー技術・研究・開発

今の業務では、中央値などちかっていないものはあるが、分析方法は色々あるので都度判断して必要なものを使うべきだと思う。

kiyoe2023

その他

難しい。何度か繰り返して視聴する必要があります。

koooou_

販売・サービス・事務

大学の時を思い出しました。

ozawa_h

IT・WEB・エンジニア

AIで利用されるIT用語の基礎でした。GLOBISの他コースを受ける前に取得して置くと便利だと思いました。

kamutaku

金融・不動産　関連職

基本用語をしっかりと理解し日常生活に当てはめて考えていきたい。

masa_2023

経営・経営企画

・中央値の算出方法がわかった
・教師あり/なし機械学習の違いがよくわからなかった

yusuke_takao

メーカー技術・研究・開発

統計用語をざっくりと理解できた。これからデータ分析する際に意識したい。

amano_048001

資材・購買・物流

変数の単語までは覚えられなかったが、ある程度の意味は理解できる。

mnezuminn

販売・サービス・事務

難しいです。数学の知識が必要

hokuto1

営業

実際に使ってみないと身につかなそうな用語集であったが、分析業務を行うことがあまりないので、知識を役立てるのは難しそうだった。

bunbun3

人事・労務・法務

機械学習と深層学習の違いを学べた。
平均値／中央値あたりは大学で心理学を学んだ時の分析で授業で習ったなぁと思いだしたりした。
既存知識と、単語は知っていても意味までは知らなかったことについて学ぶことを合わせて、業務効率を上げていきたい。

tatsuro-kochi

メーカー技術・研究・開発

基本的な知識が整理できた

yunikoko

販売・サービス・事務

分析関連のワードは苦手な分野ではありますが、気になる分野ではあるのである程度は理解していきたいと思いました。

ynhata

金融・不動産　関連職

良いシリーズと思います。

kawanami2

販売・サービス・事務

こういうまとめ好き〜

ryoma12

営業

ディープラーニングにおいては、3種類の勉強法がある旨理解した。

sam_m

メーカー技術・研究・開発

基礎の基礎なのでまだ使えない

kyon-m

その他

不具合の未然防止に、過去トラのテキストデータから重要ポイントを読み取ったり、活用すべき過去トラを提案したりするシステムがあるとよいと思った。

nakajima2512

販売・サービス・事務

だんだん難しくなってきました！変数の話などが出てくると混乱します。。

yuka_ms

販売・サービス・事務

統計的な処理をしたデータを解釈する際に役立ちそうと思いました。

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undefined

これからビッグデータ分析をしていくにあたり、自分の知識レベルを確かめることができました。
知らなかったり理解していたつもりになっていた分析用語もあったので、復習を繰り返して自分のものにしていきます。

gouda0922

経営・経営企画

馴染のない用語ばかりでした
勉強になりました

syoneda

営業

基礎知識として知っておきたい

t-wakazuki

営業

聞いたことはあるがしっかりと意味を把握していなかった用語の意味を知ることができた。

yu_tako11

IT・WEB・エンジニア

日々活用している用語を正確に理解するための良い機会になりました！
ただ、用語自体を知らない人が社内には多いので、自らがデータ分析の火付け役となって浸透させたい。

awanoa

IT・WEB・エンジニア

データ解析、分析において必要な用語を再確認しました。

ikoan-

IT・WEB・エンジニア

本コースで学ぶことで、何となくで使っていた言葉を正しく認識できた。プロジェクト検討時の議論に活用していきたい。

fsa

クリエイティブ

用語について理解を深められた

fx26770

メーカー技術・研究・開発

機械学習に関してはもう少し深掘りして基本的なロジックを理解したい。

k_yuna

販売・サービス・事務

短い時間で見やすかったです。

sin1979

メーカー技術・研究・開発

分析に関する用語について習得できた。

ayuwta

IT・WEB・エンジニア

①機械学習（Machine Learning）と深層学習（Deep Learning）の利用され方
②教師あり学習／教師なし学習／強化学習の特性
を、初めて学ぶ事が出来た。

takuya1182

資材・購買・物流

業務に活かせなさそう。

sanga21

販売・サービス・事務

ゆっくり理解しようと思います。
それぞれの、特徴に合わせた使い方が出来ると良いと思いました。

teruhiko800

営業

聞きなれない単語も多くあったが知っておいて損はないかと。

yamazaki-fumito

営業

コンピュータの学習方法にも様々あり、既にいろんな領域で使用されている事を知った。

a-yashiro

専門職

外的要因を使うときは前処理が必要なことが多い

shioa

IT・WEB・エンジニア

データ分析の基礎として重要な知識が学べた。

pom876

人事・労務・法務

分析の種類がどんなものがあり、どのような用途に使用するのかがわかった

512177

資材・購買・物流

いろいろな分析があるが、ファクトが重要と思います。

ih091705

金融・不動産　関連職

知っているようで、正確な意味を知らなかったことをさらえる、いいコンテンツでした。

自分の場合、分散と標準偏差の違い、ディープラーニングがニューロモデルでのシミュレーションであることなどです。

m_kusunoki

IT・WEB・エンジニア

統計学と思っていたのですが分析分野のＩＴ用語との講習でした。ＡＩ分析ツールを利用する企業も増えてきており、しっかり”用語”については理解し利用しなければと思いました。

b0501174

経営・経営企画

用語の理解が進みました。

kiri112

販売・サービス・事務

分析したことがないが、今後活かしていきたい。

k_soda

営業

回帰分析など基礎をしっかりできるようにしたい
また、商社だからといってITの知見が浅いことはゆるされないので
しっかり自主学習してｓ、最低限のITリテラシーを会得したい

fukunaga1229

営業

私が専攻している心理学においても、質的分析や量的分析、さまざまな統計事項は必須科目であったので良い復習になった。

risa_d

その他

確率統計や数学の考えをデータ分析でどのように使うか知ることができた

7031

経営・経営企画

知っているようで、正確な意味を知らなかったことをさらえる、いいコンテンツでした。

nishiyan86

メーカー技術・研究・開発

最近AIがトレンドとなっているので、言葉の定義を再確認出来て良かった。

meiguan

専門職

様々な分析手法を活用することで、要因を解析し、アクションに繋げる

bonsai-19

クリエイティブ

ちょっと難しかったです。用語の意味確認からはじめたほうがいいかもしれないと思っています。

hidekinohanabi

営業

it用語の基本的意味をしっかり理解し使い分けしようと思います。

nh_98

人事・労務・法務

IT用語が少し難しかったので、しっかりと復習して学びを深めていきたいです。

saphie

販売・サービス・事務

機械学習、深層学習といったニュースで取り上げられる基本語句の意味が理解できていなかったことに改めて気づいた。意味はきちんと調べて理解することを習慣としたい。

happy-go-lucky

販売・サービス・事務

分析編になるとグッと難易度が上がるね。用語を理解するのに少し脳の抵抗を感じる。
印象としては、データクリーニングが大変そうってことかな。実際にはプログラム組んでサッと終わらせるのだろうけれど。
新しく学んだことは、機械では自然乱数は生成できないということ。アルゴリズムが必要なんだね。
アルゴリズムエンジニアって、何してる人？　アルゴリズムってどうやって作るの？

sutata

クリエイティブ

用語の知識を深めていくことで、AIや分析の話題の理解につながっていくと思う