トレーニング概要

受講日数 3日間
受講時間 09:30-17:00
トレーニングタイプ 講義+演習
受講形式
  • クラスルーム
  • オンライン
言語 インストラクタ: 日本語
テキスト: 日本語
ラボガイド: 日本語
受講料(税込)
受験バウチャーなし
170,500円
(コースコード:CO-DATAPLUS)
受講料(税込)
受験バウチャーあり
201,740円
(コースコード:CO-DATAPLUSV)
受講料(税込)
受験バウチャーあり
(Voucher Plus Retake Assurance)
210,210円
(コースコード:CO-DATAPLUSR)

トレーニング内容

CompTIA認定資格対応トレーニング

CompTIA は、情報技術(IT)プロフェッショナルと IT チャネル組織の利益向上を目的とした業界団体で、業界をリードする IT 認定資格はそのミッションの重要な一翼を担っています。CompTIA の Data+ 認定資格は、データドリブンなビジネス意思決定の開発および推進を任務とするプロフェッショナルのためのアーリーキャリア向けデータ分析資格です。

このコースは、2つの点で役に立つことができます。CompTIA Data+ (試験番号:DA0-001) 認定試験に合格するつもりであれば、このコースは準備の重要な一部となります。しかし、データ分析の分野でプロとして成功するための鍵は、認定資格だけではありません。このコースの情報とアクティビティは、以下のようなデータスキルセットを構築するのに役立ちます。

CompTIA Data+(DA0-001)の公式カリキュラムに準拠しています。

※本トレーニングでは、知識の補強および理解度向上に利用いただける、オンラインラボ(12か月間利用可能)が含まれます。


トレーニング内容(PDF)

教材および参加者への配布物

・CompTIA 公式テキストeBook「Data+ CertMaster Study V1 (DA0-001) 日本語版」
アクセスキー登録から360日間利用可能、印刷不可
・CompTIA 公式オンラインラボ「Data+ CertMaster Labs V1 (DA0-001) 日本語版」 (演習用バーチャル環境)
12ヶ月間利用可能
・当社オリジナルWeb確認問題 サービス名:Let's Check
180日間利用可能

オプション
・受験バウチャー
詳細は下記「受験バウチャー」をご覧ください

ここに注目!!

CompTIA Data+は、データマイニングや統計手法の基本的な理解と適用、データライフサイクル全体を通じたカバナンスと品質基準などのスキルを評価し、複雑なデータセットの分析を通じて、データドリブン型の意思決定をサポートし、ビジネス要件を変革するために必要とされるスキルと知識が網羅されています。

Web確認問題(サービス名:Let's Check)を標準でご提供しております。
Web確認問題(Let's Check)につきまして、詳細はこちらをご覧ください。

受講対象者

このトレーニングはこのような方におすすめです。
    組織内でレポート、調査、可視化、分析に使用するデータを収集することを職務とする場合に、受講が必要となる主要なトレーニングです。
    CompTIA Data+ (試験番号:DA0-001) 認定試験の準備のために受講することができます。
「自分に合っているか不安…」という方は、事前にご相談いただくことも可能です。お気軽にお問い合わせください。お問い合わせは こちら

前提条件 / 前提知識

このコースを受講する前に受講者が習得しておく必要がある知識およびスキルは次のとおりです。
    ・ビジネスインテリジェンス、レポート/データアナリストの職務で18-24ヶ月の実務経験が必要です
    ・Microsoft Excelまたはスプレッドシートプログラムの実用的な知識を持っている必要があります
    ・加算、減算、除算、乗算(基本的な算術計算)のような基本的な計算の組み立て方を理解していること
    ・合計、平均、カウントなどの基本的な関数の作成方法を知っている必要があります
    ・Excelまたは類似のスプレッドシートプログラムで、データセットの並べ替えやフィルタリングの基本を理解している必要があります
    ・ごく基本的なピボットテーブルの作成方法を知っている必要があります
    ・データベースについてある程度理解している必要があり、データベースがどのように設計されているかを理解するためのあらゆる知識が役に立ちます
    ・データを利用した簡単なグラフの作成方法について基本的な理解を持っていること

目的

このコースを修了すると次のことができるようになります。
・データスキーマの基本概念を理解する
・異なるデータシステムを理解する
・データの種類と特徴を理解する
・異なるデータ構造、フォーマット、マークアップ言語の比較と対照
・データの統合と収集方法を説明する
・データのクレンジングとプロファイリングを行う一般的な理由を特定する
・さまざまなデータ操作のテクニックを実行する
・データ操作と最適化のための一般的なテクニックを説明する
・記述的統計手法の適用
・主要な分析テクニックを説明する
・統計手法の使い分けを理解する
・適切な種類の可視化を使用する
・ビジネス要件をレポート形式で表現する
・レポートとダッシュボードのためのコンポーネントを設計する
・異なるレポートの種類を区別する
・データガバナンスの重要性を要約する
・データの品質管理を行う
・マスターデータ管理の概念を説明する
・一般的なデータ分析ツールの識別

アウトライン

  1. データスキーマの基本概念の確認
    • リレーショナルデータベースとノンリレーショナルデータベースの識別
    • テーブルの使い方、主キー、正規化について理解する

  2. 異なるデータシステムを理解する
    • データ処理およびストレージシステムの種類を説明する
    • データがどのように変化するか説明する

  3. データの種類と特性を理解する
    • データの種類を理解する
    • フィールドデータ型の分解

  4. 異なるデータ構造、フォーマット、マークアップ言語の比較と対比
    • 構造化データと非構造化データを区別する
    • 異なるファイルフォーマットを認識する
    • データに使用されるさまざまなコード言語を理解する

  5. データの統合と収集方法の説明
    • データの抽出、変換、読み込みのプロセスを理解する
    • API/Webスクレイピングとその他の収集方法の説明
    • 公共および一般に公開されているデータの収集と使用
    • 調査データの使用と収集

  6. データのクレンジングとプロファイリングの一般的な理由の特定
    • データのプロファイリングを学ぶ
    • 冗長、重複、不要なデータに対処する
    • 欠陥値の取り扱い
    • アドレス無効データ
    • 仕様に合うようにデータを変換する

  7. さまざまなデータ操作テクニックの実行
    • フィールドデータの操作と変数の作成
    • データの転置と追加
    • データの照会

  8. データ操作と最適化のための一般的なテクニックの説明
    • 関数を使ってデータを操作する
    • クエリ最適化のための一般的なテクニックの使用

  9. 記述統計手法の適用
    • 中心傾向の測定値を使用する
    • 分散の測定値を使用する
    • 度数と割合を使用する

  10. 主な分析手法の説明
    • 解析を始める
    • 分析の種類を認識する

  11. 様々な統計手法の使用方法を理解する
    • 統計的検定の重要性を理解する
    • 仮説検定を分解する
    • 変数間の関係を決定するテストとメソッドを理解する

  12. 適切な種類のビジュアライゼーションを使用する
    • 基本的なビジュアルを使用する
    • 高度なビジュアルを構築する
    • 地理データを使用したマップの作成
    • ビジュアルを使用してストーリーを伝える

  13. ビジネス要件をレポート形式で表現する
    • レポート作成時にオーディエンスのニーズを考慮する
    • レポート作成時のデータソースの考慮事項を説明する
    • レポートとダッシュボードを提供する際の考慮事項について説明する
    • レポートやダッシュボードを作成する
    • データの並べ替えとフィルタの方法を理解する

  14. レポートとダッシュボードのコンポーネントをデザインする
    • レポート/ダッシュボードのデザイン要素を選択する
    • レポート/ダッシュボードの標準要素の活用
    • 物語とその他の文書要素の作成
    • デプロイメントの考慮事項を理解する

  15. 様々な種類のレポートを区別する
    • 更新とタイミングがレポートに与える影響を理解する
    • レポートの種類を区別する

  16. データガバナンスの重要性のまとめ
    • データガバナンスの定義
    • アクセス要件とポリシーを理解する
    • セキュリティ要件を理解する
    • エンティティ関係要件の理解

  17. データの品質管理を行う
    • データ品質の特徴、ルール、および測定基準を説明する
    • データの品質チェックを行う理由とデータ検証の方法を特定する

  18. マスターデータ管理の概念を説明する
    • マスターデータ管理の基本を説明する
    • マスターデータ管理プロセスの説明

受験バウチャー

「バウチャーあり」をお申し込みのお客様には、以下の受験バウチャー(1回分)をお渡しします。
  • CompTIA Data+ Voucher

※有効期間は、コース受講から約11ヶ月間です。


  • CompTIA Data+ Voucher Plus Retake Assurance

※有効期間は、コース受講から約11ヵ月間です。

「Voucher Plus Retake Assurance」は、1度目の試験が「不合格」だった場合に、もう1回無料で受験いただくことができる専用バウチャーです。

                          
関連資格の試験についての情報は こちらからご確認ください。

ご注意・ご連絡事項

本トレーニングコースには、申し込み手続き期限、キャンセル、日程変更に関する扱いが定められています。
  • 申し込み手続き期限: コース開始日の12営業日前までとします。期限後のお申し込みを検討されている場合は 「お問い合わせ」(https://www.topout.co.jp/inquiry) からご相談ください。
  • キャンセル: コース開始日の11営業日前以降のお申し出の場合は、代金を全額お支払いいただきます。
  • 日程変更: コース開始日の11営業日前以降のお申し出は、受付いたしかねます。
  • 受講者変更:コース開始日の6営業日前以降のお申し出は、受付いたしかねます。

トレーニング開催日時

日程 / 時間 会場 / 主催 空席状況 バウチャーの種類 税込価格 申込/見積り
2026/02/03 - 02/05
09:30 - 17:00
芝トレーニングセンター (港区)
【主催】 Top Out Human Capital株式会社
空席あり

170,500円

オンライントレーニング(Webex)
【主催】Top Out Human Capital株式会社
空席あり

170,500円

2026/04/08 - 04/10
09:30 - 17:00
芝トレーニングセンター (港区)
【主催】 Top Out Human Capital株式会社
空席あり

170,500円

オンライントレーニング(Webex)
【主催】Top Out Human Capital株式会社
空席あり

170,500円

2026/07/15 - 07/17
09:30 - 17:00
芝トレーニングセンター (港区)
【主催】 Top Out Human Capital株式会社
空席あり

170,500円

オンライントレーニング(Webex)
【主催】Top Out Human Capital株式会社
空席あり

170,500円

2027/02/03 - 02/05
09:30 - 17:00
オンライントレーニング()
【主催】Top Out Human Capital株式会社
空席あり

170,500円

受講者の声

  • CompTIA Data+

    なんとなくで理解していた部分の理解が深まりました

    システムエンジニア

  • CompTIA Data+

    丁寧な説明でわかりやすかったです

    システムエンジニア

  • CompTIA Data+

    講師の説明は、事例を交えるなど工夫されており、非常に分かりやすかった

    その他

サポートコンテンツ