データ収集・蓄積の技術／データサイエンス入門

madogiwazoku

その他

難しいです、難しすぎます

sesesese

その他

私自身は用意された環境を使うがわだが、データレイク、ウェアハウス、マートなど違いを理解できました。

yasupii

その他

データベースの設計や、使い方は初めて聞くことだったでした。そのやり方の基礎的なことを知りました。

yamamoto_kntk

その他

データの収取や蓄積⇒活用までの流れを学ぶことができた。実際にデータベースを作成する際の構成などを検討する必要がある業務に活用できると思う。

onihei99

専門職

データベースの構成、分類を再確認できた。

taka1962

販売・サービス・事務

実際の取引上のデータを収集するためには、現状の取引システムから必要なデータを収集する方法を開発する必要があることを認識した。

shigeki_f

メーカー技術・研究・開発

基本用語と、実際の動きを理解することができた。

hr-sakai

その他

データの軸となる項目を公平に選択する。

ymck_23m

販売・サービス・事務

データレイク、データウェアハウス、データマート、RDBや非構造化DBなどは言葉として理解していたつもりだったけど、改めて学習できて理解が深まった。一度会社の研修で学んだ内容だったが、改めて復習ができてよかった。

inyourmind

建設・土木　関連職

データレイクやデータマートなど、知らない用語を知ることが出いたので今後は正確な言葉遣いで外注先などと会話することができる。

mikeover

IT・WEB・エンジニア

ちょっと基礎的すぎた。

ck27

その他

データベースの構成や専門用語などを理解できた。データ収集の際に意識していきたい

fuyuhama

経理・財務

データベーススペシャリストの試験の際に勉強したことの復習になった

zyuroku

IT・WEB・エンジニア

データ分析に向けた準備段階が整理できた。

haruyokoi

販売・サービス・事務

用語の定義が明確になってためになりました。

1000-

マーケティング

データベースとデータマートの違いをみつけられるように取り組んでみる

karu327

メーカー技術・研究・開発

初歩用語の振り返りができた

rayf

建設・土木　関連職

役柄でDXに関する用語に触れることが多くなってきましたが、ここにあるようなデータのあり方などの単語もよく出てきています。
これらが明確に分かっただけでも非常に有意義な講習でした。

akakihara

販売・サービス・事務

データ収集・蓄積について、専門用語を学べた。

kazumi_100pot

金融・不動産　関連職

Webスクレイピングとクローリングの違いが十分に理解できていなかったのですが、今回、よく復習できました。

user-name01

販売・サービス・事務

コンピュータでデータ分析を行う際はデータの形式に気を付けることが必要だということを学んだ。

watanabe-tat

専門職

DS検定のデータエンジニアリング分野の用語の定義を学ぶきっかけになりました。

makoke

その他

プロジェクトで出てくる用語について、理解することができました

hararin-kobo

金融・不動産　関連職

データの収集と蓄積の基礎が理解できました。

kenjiro_fujita

コンサルタント

データベースの概念がわかりました。自社のデータベースについてもっと興味がわきました。

matute

IT・WEB・エンジニア

収集したデータを蓄積する方法にデータベースやストレージ等、選択肢があることがわかった。なおデータベースに格納する際も正規形を意識したり、NoSQLを選択したり等、利用用途によってデータの蓄積方法を検討する必要があることがわかった。

usao1981

メーカー技術・研究・開発

必要なデータに応じてデータベースを考えて作成する必要がある。

nkt56

IT・WEB・エンジニア

利用用途に応じてデータマートを活用することでDWHの生データでなく素早く分析が行える。

n_koba

メーカー技術・研究・開発

正規化によってデータベースの効率的な作り方が分かった。

dense

メーカー技術・研究・開発

漠然と考えていたところに、具体性が見えてきて
痒い所に手が届いた感じ

iso_ken

専門職

天気予報や為替相場、マーケット情報などのデータ収集は、Webからプログラムでデータスクレイピングを行うことで簡単に入手可能。
入手したデータを、テーブル構造に注意しながらRDBに蓄積することで、分析など利活用ができる。
APIを用いて、簡単にデータ蓄積と取り出しを行うことができる。
大量のデータを用いてAIの機械学習を行うこともできると思う。

k-akira

営業

正規化のイメージは日常でエクセルのデータベースを作成する際に利用できる。

yk-tnk

その他

データ収集・蓄積の基本を学べた。

shun0708

その他

データを分析し、業務改善や提案に繋げるため、勉強になりました
仕組みを理解することで効率よくできることもあるため引き続き理解していきます

mkh8510

メディカル　関連職

現実の職場では、すぐに活用が出来る必要があります。
具体的な動く形のデータ処理の活用で、どの数字がどこに反映されるなど
最低限の学習を進めていくことは必要ですが、普通の人は、時間もないですし、途中で心が折れるのでは
と思います
WINDOWSの更新もあり、ネットニュースで、AIが取り上げられるなど、AIが、実際の職場に降りてきた状況となっています
効率的な活用を学ぶ場が求められます

sskmzh

販売・サービス・事務

データ取り扱い前の準備や設計が重要な事はもちろん、何を蓄積し活用するのかによって、使用する方式も変わってくるため、その点についての知識を常にUpdateしていかなければならいという事と、会社で使用するのであればその点の取り扱いシステムに対する理解が重要と感じた

wada00

その他

基礎的な用語について改めて理解・整理することが出来た

k_yuna

販売・サービス・事務

大変難しい内容でした。

cap_2712

IT・WEB・エンジニア

現在就いている業務においても、データの蓄積においてどのシステムがどの分類なのかをしっかりと区別することが大事になっているため、今回改めて視覚的に整理できたことで改めて意識が強くなりました。

kakiyo

販売・サービス・事務

短時間でざっくり概要をつかむにはちょうどよい内容だった。

y-td

営業

データ活用について理解を深める事が出来た。

ijr

経営・経営企画

今試験勉強しているので助かってます

shirojpn

メーカー技術・研究・開発

以前、データベーススペシャリストの資格取得を目指した際に、勉強した内容を思い出した。

rui06511

その他

基本の基本がわからなかったため、理解するのに最適だった

ysen

IT・WEB・エンジニア

資格取得の一助となる講座だった。

96901

IT・WEB・エンジニア

◆収集
Webスクレイピング　Webクローリング→システム
自動で集めてくれる
著作権確認：
API　ツイッターとかもあう



◆蓄積
・ストレージ　物理
・データストア
　データベース　行列　NoSQL利活用
　ファイル単位　ファイルストレージ、オブジェクトDB

RDB→システム、関係性、どのテーブルで何のデータ　ER図　正規化
ER図　設計図　エンティティ(表)　アトリビュート(列、項目)　リレーション
正規化　

・データ基盤　データストアの集合体
＞データレイク　生データが入っている
＞データウェアハウス　集計加工されたものが入っている　分析に使われる　SQL　Pythonと連携したい
＞データマート　特定の人に必要なデータだけ入れておく　スピード

・転送
＞FTP
＞HTTP
＞HTTPS
＞SCP

kiyohide-goto

販売・サービス・事務

データベースの基礎的なところを改めて確認できた。データの収集時に意識したい。

kazuchacha

IT・WEB・エンジニア

現在主に業務で使用しているエクセルとの互換性が、
データベース管理のあると感じた。

yukotsuchiya

金融・不動産　関連職

業務でSaaSなど出来上がったシステムを使うが、扱われているデータ形式はリレーショナルデータベースなのか他のものなのか知らされていない。Excelのフィルター機能の用にワイルドカードが使えるようなSQLなのか、頭完全一致でないとダメなのか活用方法について調べたい

yu_tako11

IT・WEB・エンジニア

DB設計の際の成形やリレーションの考え方がスッキリ整理できました！
最終のDB設計から逆算して、データ収集の段階では、
関係性が1対1なのか、1対多なのか、多対多なのか、各テーブルの関係性を意識してデータの整理をすること、
そして、DB設計の段階では各テーブル内の従属性のある属性を1つのテーブルにまとめてしまってはいないか、
を意識してテーブルの分離をしていくが重要だなと感じました。
実務では、ほとんどエクセルや外部サービスでのデータ管理でことが済んでしまっていますが
そもそものデータ管理の本質を理解していないことで見えるものも見えなくなってしまっていたり、
データの意味合いを誤認してしまうことは多々、起きているので
今回学んだことを自分の中での新しい視点としてデータと向き合っていきたいです。

hfkd156036

金融・不動産　関連職

データベース作成時には重複、冗長性、不整合がないようにすることが理解できた。

kk1000

販売・サービス・事務

NoSQLのワイドカラムが便利そうだなと感じました。

tomo3916

IT・WEB・エンジニア

データレイクは馴染みがない単語だったので、データウェアハウスやその後のデータ分析への繋がりがわかり、データの収集から活用のイメージが湧いた。

vegitaberu

人事・労務・法務

正直、理解できたとは言い切れませんが、データというものが、どのようにでき、どのように、利用されていくかのイメージが身につきました。それと同時に、もう少し詳しく、学びたいと感じました。

hiroshi-srkr

経営・経営企画

業務においてデータ収集・蓄積の技術は大切ですが、まだまだ、デジタル情報に比べてアナログ情報が多く、うまく蓄積する事が出来ておらず、今後のデータ収集の方法も含めて、改善していく必要があると感じました。

ken222

営業

社内に氾濫するデータの整理に役立つ。

598666

販売・サービス・事務

聞いたことある用語でも理解していないものが多いと感じた。それぞれに用途があるため、理解し活用できるようにしていきたい。

sakito_takeda

その他

データサイエンスを初めて学んだので、自分になかった考え方を知ることができて有益だった。

ka_saka

マーケティング

わかりやすい説明でした。業務にどのように活用できるかはいままだわかりませんが、まずは専門用語とその意味を理解することで次に進めることができるとおもいます。

hiromatsui

マーケティング

前提知識無しで学習すると、初めての言葉ばかりで追いつくのが大変でした。

yoshinore0402

IT・WEB・エンジニア

データサイエンティスト検定に合格するために受講しました。データベースは一通り理解していますが復習を兼ねての学習でしたので理解を深めることができました。

512177

資材・購買・物流

データの利活用に必要な知識と考えています

yoshikazu-1103

営業

基本用語を学ぶ事がが出来ました。もう少し具体例などを入れていただくと、より理解しやすいと思います。

stani

専門職

概念的にはよく分かった。

edo_obe

営業

馴染みのない単語が出て来て、すーっと頭に入ってこなかった。

vz3000

IT・WEB・エンジニア

データ基盤に関する概念を理解することができて有責な内容だった。

jout009

メーカー技術・研究・開発

データの利活用を行うにあたって、データベースの基礎知識、データ加工・蓄積の方法について学ぶことができた。

kobamasa3

その他

スクレイピングツールなど、データを効率的に蓄積する技術について、その効用とリスクを理解、適切に管理・利用する。
データを適切に管理するために、正規化を徹底する。
データを転送する各種方法とそれぞれのリスクを理解し、適切な手段を選択する。

7031

経営・経営企画

データ収集・蓄積について、学べてよかったです。

t_htn

経営・経営企画

データ収集と蓄積に様々な方法を学んだので、
活用して効率的なデータ分析をしたいと思う

nemurikuma

IT・WEB・エンジニア

まずは基礎知識の復習が出来てよかった。普段はDBを扱わないので、構造の理解だけでも深めようと思う。

take515

メーカー技術・研究・開発

データベース関連の基本用語、概念について確認できた。

shino_0131

人事・労務・法務

データ分析を開始するためには①データを収集蓄積すること②そのデータを整理すること(正規化)が重要

naoyama777

メーカー技術・研究・開発

データベース
ER図 エンティティ アトリビュート リレーション カーディナリティ
データマート
データの転送方法