上級マーケティングデータサイエンス - Python・予測モデリング・A/Bテスト統計

コース概要

マーケティング×データサイエンスの融合により、AI時代のマーケティングプロフェッショナルを育成

高度なデータサイエンススキル

Python マーケティング分析

pandas、NumPy、scikit-learn活用による大規模データ処理・分析技術

予測モデリング・機械学習

顧客生涯価値予測、チャーン予測、需要予測モデルの構築・運用

A/Bテスト統計学

統計的有意性検定、実験設計、因果推論による効果測定

マーケティング自動化分析

メール配信最適化、レコメンデーション、パーソナライゼーション

日本プラットフォーム特化

LINE広告プラットフォーム

LINE Ads Manager API活用、セグメント分析、効果測定自動化

Yahoo Japan広告分析

Yahoo!広告レポートAPI、検索連動型広告最適化、ディスプレイ広告効果分析

楽天・メルカリ分析

ECプラットフォーム固有指標、商品推薦アルゴリズム、価格戦略最適化

学習プロセス

理論から実践まで、段階的スキル構築による確実な成長

Week 1-3

Python基礎・データ分析環境構築

Python基礎文法からデータ分析ライブラリまで、マーケティング分析に特化した技術基盤の構築

プログラミング基礎

• Python基礎文法・データ型
• Jupyter Notebook活用
• pandas・NumPy基礎操作
• データ前処理・クリーニング

分析環境構築

• Anaconda環境設定
• GitHub版本管理基礎
• API連携・データ取得
• 可視化ライブラリ活用

Week 4-7

統計学・機械学習アルゴリズム

マーケティング課題に応じた統計手法と機械学習アルゴリズムの選定・実装技術

統計学応用

• 記述統計・推定統計
• 仮説検定・信頼区間
• 回帰分析・相関分析
• 時系列分析基礎

機械学習実装

• scikit-learn活用
• 教師ありLearning（分類・回帰）
• 教師なしLearning（クラスタリング）
• モデル評価・バリデーション

Week 8-10

予測モデリング・顧客セグメンテーション

ビジネス価値の高い予測モデル構築と高度な顧客分析手法の習得

予測モデリング

• LTV（顧客生涯価値）予測
• チャーン（解約）予測
• 需要予測・売上予測
• レコメンデーションシステム

顧客分析

• RFM分析・デシル分析
• K-meansクラスタリング
• 行動パターン分析
• パーソナライゼーション戦略

Week 11-12

A/Bテスト・マーケティング自動化

実験設計から効果測定まで、データドリブンマーケティングの実践技術

A/Bテスト設計

• 実験設計・サンプルサイズ
• 統計的有意性検定
• 多変量テスト実装
• 因果推論・バイアス対策

マーケティング自動化

• メール配信最適化
• 動的価格設定モデル
• 広告入札最適化
• リアルタイム分析システム

期待される学習成果

12週間で到達できるデータサイエンティストレベルのスキル

スキル到達タイムライン

3週

Python分析基盤構築

データ前処理からAPI連携まで、分析に必要な技術基盤が完成し、実務レベルでの活用が可能

7週

機械学習モデル構築

ビジネス課題に応じた機械学習アルゴリズムの選定・実装・評価が独力で実行可能

10週

予測分析エキスパート

顧客行動予測・売上予測モデルの構築から、ビジネス戦略への活用まで高度な分析技術を習得

12週

データサイエンティスト

A/Bテスト設計・因果推論・マーケティング自動化まで、企業のデータ戦略をリードする人材

成功指標（8月実績）

94%

コース完了率

87%

データサイエンス転職率

+68%

年収アップ平均

4.9

受講満足度

このコースが最適な方

データサイエンス×マーケティングで市場価値を最大化したい方

プログラミング基礎保有者

Python・R・SQLなどの基礎知識があり、データサイエンスをマーケティング領域で活用したい方

✓ プログラミング経験 1年以上

✓ 統計学基礎知識

✓ マーケティング実務経験

マーケティング分析経験者

GA4やTableau等のツール経験があり、より高度な分析スキルで差別化を図りたい方

✓ マーケティング分析経験 2年以上

✓ BIツール活用経験

✓ 年収600-800万円レンジ

データサイエンス転職希望者

エンジニア・研究職からマーケティング×データサイエンス領域でキャリアチェンジしたい方

✓ 技術系バックグラウンド

✓ データサイエンス転職志向

✓ 高年収ポジション希望

解決される課題シナリオ

前よくある課題

✗ Excelでの分析に限界を感じ、より高度な手法を求めている
✗ 顧客行動の予測や需要予測ができず、戦略立案が後手に回る
✗ A/Bテストの統計的検証ができず、施策効果が不明確
✗ 自動化・効率化が進まず、単純作業に時間を浪費

後解決後の状態

✓ Pythonによる大規模データ分析で深いインサイトを抽出
✓ 機械学習モデルで顧客行動・売上を高精度に予測
✓ 統計的に有意なA/Bテストで確実な効果測定
✓ マーケティング自動化で戦略的業務に集中可能

活用技術・手法

データサイエンス最前線の技術スタックと分析手法

Pythonデータサイエンススタック

pandas・NumPy・SciPy

大規模データ処理・数値計算・科学計算ライブラリの活用技術

scikit-learn・TensorFlow

機械学習アルゴリズム・深層学習フレームワークによるモデル構築

matplotlib・seaborn・plotly

高品質データ可視化・インタラクティブダッシュボード作成技術

SQLAlchemy・API連携

データベース操作・外部サービスAPI活用による自動データ取得

機械学習アルゴリズム

教師あり学習

線形回帰

売上予測

ロジスティック回帰

チャーン予測

ランダムフォレスト

顧客分類

勾配ブースティング

LTV予測

教師なし学習

K-meansクラスタリング顧客セグメント

主成分分析（PCA）次元削減

協調フィルタリングレコメンド

イノベーション要素

AutoML・MLOps

自動機械学習・モデル運用パイプライン構築による効率化

リアルタイム予測

ストリーミングデータ処理による即座の意思決定支援

因果推論・実験設計

統計的因果関係の特定による確実な効果検証

受講開始手順

あなたの技術レベルに応じたカスタマイズ学習プラン

利用可能オプション

スタンダードプラン

推奨

¥348,000 JPY

12週間集中カリキュラム
週3回オンライン講義
個別メンタリング週1回
転職サポート6ヶ月

エキスパートプラン

¥498,000 JPY

スタンダード全内容＋
1対1専属指導毎日
実企業プロジェクト参加
転職成功保証制度

次のステップガイド

1

技術レベル診断・面談

Python・統計学の習熟度チェックと個別学習プラン設計

所要時間: 90分（技術面談含む）

2

開発環境構築・準備

Python開発環境、ライブラリ、クラウド環境の設定サポート

期間: 1週間（技術サポート付き）

3

学習開始・チーム配属

同期メンバーとのチーム編成、専任メンターとの初回面談

開始タイミング: 毎月第1週（定期開講）

4

継続指導・プロジェクト実践

週次進捗確認、実企業データでの分析プロジェクト、ポートフォリオ作成

期間: 12週間（密度調整可能）

8月限定特典

受講料20%OFF（早期申込み特典）
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その他の専門コース

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Python × AI予測分析マスター