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【DXドリル】DX推進スキル標準 ~データ活用編(企画・設計・統計)~

  • 0h 1m (1sections)
  • テクノベート (テクノロジーとイノベーション)
  • 初級

このコースについて

「DX推進スキル標準」とは、デジタル・トランスフォーメーション実現のために、経済産業省が策定した学びの指針です。DXを推進する人材の役割や、習得すべきスキルを示しています。自社のDXをリードしたい。スキルアップのために、専門的な知識を身につけたい。そんな方は「DXドリル」で、ご自身の習熟度をチェックし、知識の定着に役立ててください。

問題は全部で20問。正解した問題は、その場で解説動画のURLが表示されます。間違ってしまった問題は、以下ののラーニングパスから復習しましょう!

経済産業省「DX推進スキル標準」対応! ~データ活用編(企画・設計)~
https://unlimited.globis.co.jp/ja/learning-paths/f1fcd7d7

経済産業省「DX推進スキル標準」対応! ~データ活用編(統計)~
https://unlimited.globis.co.jp/ja/learning-paths/dc6edcf5

コース内容

  • 【DXドリル】DX推進スキル標準 ~データ活用編(企画・設計・統計)~

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

22人の振り返り

  • pinguino

    販売・サービス・事務

    学んでいないことは回答できない

    2024-08-03
  • mhs_253

    その他

    設計については理解しているつもりだったが、うろ覚えの息を超えていないことがわかった。

    2024-12-16
  • takemaru0530

    販売・サービス・事務

    難しい問題で理解出来ないところがあり、復習し勉強します。

    2024-11-11
  • makotokoma

    販売・サービス・事務

    気づきをいただきました。

    2024-10-23
  • tttamaki

    マーケティング

    基礎を改めて学びなおしてとっさに活用できるようにする

    2024-10-22
  • tukemon

    メーカー技術・研究・開発

    理解不足でした。
    学習せずに実力確認しました
    50%と低レベルでした。
    一から学習しなおしです。

    2024-10-15
  • watanabe_aki

    経営・経営企画

    数学的専門用語が多く難しかった

    2024-10-08
  • yoshikouc

    販売・サービス・事務

    AI分析に数学的多く入っているので、数学を見直さないといけないと思いました

    2024-10-03
  • e_co

    販売・サービス・事務

    応用問題で、知識の幅が広がり、理解度も増したのではと思う。

    2024-09-22
  • mihokado

    販売・サービス・事務

    1. 個々に合ったサービスの提供
     ストリーミングサービスやオンラインショッピングサイトでは、ユーザーの閲覧履歴や購入履歴を分析し、個別の推奨商品やコンテンツを提供。これにより、ユーザー体験が向上し、満足度が高まる。例:Netflix、Amazon

    2. 効率的な家計管理
    家計簿アプリを使用して、支出や収入のデータを自動的に記録・分析。予算の見直しや無駄遣いの発見が容易になり家計の安定が保たれる。
    3. 健康管理
     スマートウォッチやフィットネストラッカーによって、日々の運動量、心拍数、睡眠パターンなどのデータを収集することにより、健康状態のモニタリングや改善を提案。これにより、自分の健康状態をよりよく管理。
    4. 効率的な交通管理
     交通アプリやマップなどのナビゲーションシステムは、リアルタイムの交通データを基に最適なルートを提案。これにより、渋滞を避けるなど効率的に移動することにより、移動時間を短縮。
    5. 教育と学習の強化
     オンライン学習プラットフォームは、学習者の進捗状況や理解度をデータで分析し、個別の学習プランや追加のサポートを提供。これにより、学習の効率が高まる。

    2024-08-21
  • hi-std

    IT・WEB・エンジニア

    まだ勉強不足のようです。

    2024-08-13
  • ozawa_h

    IT・WEB・エンジニア

    良い復習になりました。

    2023-08-26
  • n_jiro

    営業

    データ解析手法についての理解が不足していることがわかりましたので、しっかり復習します。

    2024-07-19
  • yokoishida

    コンサルタント

    あやふやに覚えていたり、理解していない箇所がたくさんあり、何度もテストをやり直しました。
    業務ではデータを扱うとき、別のデータと組み合わせて使えるような構造でまとめようと思いました。

    2024-07-17
  • makidayo

    IT・WEB・エンジニア

    活用するためには、もう一度復習しなければと思った。

    2024-07-15
  • michiyomichiyo

    その他

    思ったよりもむつかしかった

    2024-06-06
  • h_kouno

    販売・サービス・事務

    今まで学習した内容のいい復習になりました。

    2024-06-02
  • aqueous

    メーカー技術・研究・開発

    言葉を知っていても意味がないと思う、実際に高度な数学を利用するのだから大学教養レベル程度の微積分、線形代数/ベクトル 確率統計は理解しておく必要がある。

    2024-02-18
  • yasu--ta

    メーカー技術・研究・開発

    データ解析ですね、予測値の精度向上をいかに上げるかが肝かと。予測値を既存の範疇を超えた場合、どの様に処理する(計算させるか)かと思います。

    2024-01-29
  • doumoto_

    IT・WEB・エンジニア

    用語に対する理解が深まった

    2024-01-25
  • pakumotomi1

    営業

    徐々に意識して行動する

    2023-11-05
  • x0888

    メーカー技術・研究・開発

    研究開発にて取得したデータの分析

    2023-10-08

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