日本能率協会(JMA)が主催する公開セミナー  JMAマネジメントスクール

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JMAマネジメントスクール > 開発・設計・技術 > データエンジニア育成研修(基礎・基本・応用編)

セミナーID:151259

製造部門向け

データエンジニア育成研修(基礎・基本・応用編)

対象:開発・設計・技術DX

エリアオンライン:ライブ参加型

期間3~5日間6日間以上

各種ガイド、パンフレットと日程が異なる場合があります。お申込みの際は必ず本ページの開催日をご確認ください。

開催概要

◆開催にあたって


 デジタル技術が世の中の社会構造や産業構造を劇的に変化させる時代、DX(デジタルトランスフォーメーション)が求められる時代に必須なことはなんでしょうか?多数考えられると思いますが、何を実施するにしろ、デジタル技術を活用するスキルやDXを牽引する企業の担当者の育成が基礎になります。この人材育成を実施しないで、DXを推進しようとしている企業は最終的に競争力が無くなり淘汰されてしまうでしょう。
 それでは、このDX時代に求められる人材はどのようなスキルをもった担当者でしょうか?「データサイエンティスト」「データサイエンティスト」でしょうか?違います。「データサイエンティスト」は、世の中の変革を牽引する立場としては確かに重要ですが、「データサイエンティスト」はAI(人工知能)などを駆使するひと握りのエンジニアです。企業の競争力の源泉になるのは、上記の企業の変革を現場レベルで実現する全ての担当者です。この全ての担当者が従来の専門分野にプラスしてデータエンジニアリングのスキルを身につけるダブルメジャーの考え方が重要になってきています。また、従来の専門分野にプラスしてデータエンジニアリングのスキルを身につけた技術者を「データエンジニア」と呼んでいます。データエンジニアは、データをみて、ものごとの本質を見抜くことが重要になります。表面的なところに捕らわれず、なぜそのような結果になったのかを洞察し、そこをさらにデータによって確認していくというような深い思考が重要になります。また、変化を読み取り、その変化から何が起きるのかを想像することにより、先手の対応が可能になります。さらに言うと、色々なものに疑問を持ち、なぜだろう?という常に考えること、特に昔から実施していることに対して否定すること、が必要だと思います。
 そこで、日本能率協会では体系立て、「データエンジニア」の育成できる研修プログラムを開発しました。DX推進する際に必要不可な自社のデジタル人材不足が急務の課題だと思いますので、是非、本研修プログラムをご活用ください。

受講条件


【基礎編】
・業務などでパソコンを日常利用している方
・エクセルの表計算や合計/平均などを計算する関数を使用した経験がある方
・データ分析やプログラム経験があまり無い方、Pythonの経験が無い方
【基本編】
・基礎編を受講している方 又は Pythonの基本的文法は理解している方
・Pythonでの構造化(定型)データの分析実施経験が無い方
【応用編】
・・基本編を受講している方 Pythonを使ったデータ分析経験がある方、基本的なクラウド操作経験がある方
・Pythonでの非構造化(非定型)データの分析実施経験が無い方


パソコンスペックなど


【基礎・基本編】
*自前PCの場合、推奨するPCスペックは下記の通りです。
WINDOWS10以上 / CPU 64bit 2.4GHz以上 / メモリー8GByte / ストレージ空き容量 32GByte

・マイクロソフト エクセルがイントストールされているもの
・Pythonは、GoogleClab(クラウド環境)で実施予定です。また、基本編では、クラウド環境である「Google Data Studio」「IBM Watson」を利用予定です。
(予め、研修前にお送りする手順書により、動作確認を実施していただきます)

【応用編】
・Pythonは、基礎編、基本編と同じく、GoogleClab(クラウド環境)で実施予定です。また、クラウド環境である「IBM Watson」などを利用予定です。
(予め、研修前にお送りする手順書により、動作確認を実施していただきます)
・RPAは、マイクロソフト社の「PowerAutomate Desktop」を使用予定です。無料版を使用するためには、OSが、Windows10 又は Windows11である必要があります(Windows11では標準搭載ですが、Windows10の場合は、予め、研修前にお送りする手順書によりインストールをしていただきます)


オンライン受講のご案内


・ テレビ会議ツール「Zoom」で配信します。事前に接続テストにアクセスいただき、動作をご確認ください。
・1申込につき1名様がご受講ください。(著作権の観点から1申込で複数の方のご受講はお受けしません)
・ビデオオンできる環境をご用意ください。イヤホンやヘッドセット、外部スピーカーを使用しての受講をおすすめします。
・お申込み時、参加される方のメールアドレスを必ず登録してください。
・テキストは事前に配布します。

・本セミナーの講義資料および配信映像の録画、録音、撮影など複製ならびに二次利用は一切禁止です。
・Zoomにおけるリモート制御ならびにレコーディング機能はホスト側にて停止させていただきます。

※お申込みの前に必ずオンラインLIVEセミナー規約をご確認ください。お申込み完了を以て規約に同意したことといたします。

基礎編プログラム

第7回 前半:2022年 9月 1日(木)~ 2日(金)  /  後半:2022年 9月 8日(木)~ 9日(金)
第8回 前半:2022年12月 8日(木)~ 9日(金)  /  後半:2022年12月15日(木)~16日(金)
    
項目 内容
【前半】
1日目
10:00~17:00

1.データ収集と分析をする為のIoT技術とAI技術

・製造現場のOT(Operational Technology)データとは?

・OTとITの融合を実現するCPS(Cyber-Physical System)

・DX時代のOTデータの変化

・AIの手法:教師有り/教師無し/強化学習、ディープラーニング

・データ収集と前処理

・分析の流れ

・DEのための仮説立案方法

・AIの落とし穴

・「AIのモデル開発は誰が実施し、どの手法 /ツールを活用すべきか?」

2.スマート工場化にするための要素技術

・センサー技術とセンサー機器

・通信とPAネットワーク

・DB(データベース)

・VR(仮想現実)

・AR(拡張現実)

・ドローン技術

・クラウド

・セキュリティ

注)各要素技術の説明では、工場やプラントでの活用 方法が含まれます。

3.プラントにおけるIoT/AIの活用事例

・成功例 

・失敗例

【前半】
2日目
10:00~17:00

4.統計学の基礎力習得

  • 演習 Excel

(1)統計基礎・偏差
(変数、尺度、分布、分散など)

・確率(条件付き確率、期待値など)

・推定(点推定、区間推定)

・検定(仮説検定、z検定、t検定、カイ二乗 検定など)

・相関(相関係数)/回帰(決定係数、過学習)

(2)統計による製造業の品質管理

・QC7つ道具の活用/工程能力指数

・実験計画法/信頼性工学/統計プロセス管理

・品質機能展開(QFD)/シックスシグマ 手法

(3)ビッグデータ解析/機械学習へつな がる統計

・相関関係と因果関係

・外れ値検出/統計ツール/ベイズ統計学

【後半】
3日目
10:00~17:00

5.Pythonの文法とライブラリー

  • 演習 Python

・環境構築

・文法

・機械学習

・ライブラリーの活用

(numpy、matplotlib 他)

6.データの見える化

  • 演習 Excel、Python

・グラフ化(箱ひげ図、2次元、3次元)

・QC7つ道具
(ヒストグラム、散布図、管理図他)

・時系列データの見える化

・フーリエ変換(音声の見える化)

・ピボットテーブル

・ダッシュボード/ドリルスルー/ドリルダウン/ドリルアップ

【後半】
4日目
10:00~17:00

7.機械学習のための数学基礎

  • 演習 Python

・ベクトル

・行列(逆行列、転置、写像)

・内積

・微分

・指数/対数

・解析解(厳密解)と数値解

・虚数/複素数

・活性化関数(シグモイド関数 他)

8.機械学習によるデータ分析

・検証方法(ホールドアウト検証、クロスバリデーション)

・損失関数

・過学習とは

・モデルの評価方法(混同行列 他)

・ハードウェア(GPU、TPU他)


※途中、休憩・昼休みをいれます。また、内容は、変更される場合があります。
また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。
あらかじめご了承ください。

※前半終了時に学んだことの習得確認のため演習課題を出します(詳細は前半の講義の最後で説明致します)。実施した課題は提出する必要はありませんが、後半の開始時に講師が結果の解説を致します。

基本編プログラム

第3回 前半:2022年10月17日(月)~19日(水)  / 後半:2022年10月24日(月)~ 26日(水)
第4回 前半:2023年 1月11日(水)~13日(金)  /  後半:2023年 1月25日(水)~ 27日(金)
    
項目 内容
【前半】
1日目
10:00~17:00

1.データの収集と前処理
(クレンジングなど)

・データ収集のポイント

・前処理の重要性
(構造化 データと非構造化データの 違い)

・正規化/標準化/白色化

・データ拡張/ラベル設定

2.機械学習の手法

  • 演習 Python

・線形回帰/ブースティング/SVM 他

・TensorFlow(Googleのオープンソース)とKeras 他

【前半】
2日目
10:00~17:00

3.クラスタリング

  • 演習 Python

・教師無し学習のクラスタリングをk-means法を使用して理解する

4.予測:回帰分析
(単回帰/重回帰)

  • 演習 Python

・回帰分析についてPythonを動作させながら理解する

・平均二乗誤差、線形基底関数モデル、評価方法(ホールドアウト検証 他)

【前半】
3日目
10:00~17:00

5.分類(クラス分類)

  • 演習 Python

・ロジスティック回帰/決定木(ランダムフォレスト)、SVM(サポートベクターマ シン)、ランダムフォレスト  他

・ハイパーパラメータのチューニング

6.ニューラルネットワーク

  • 演習 Python

・ニューラルネットワークの基本概念をPythonを動作させながら理解する

【後半】
4日目
10:00~17:00

7.ディープラーニング

  • 演習 Python
    TensorFlow/
    Keras

・ディープラーニングの基本概念をPythonを動作させながら理解する

8.学習精度向上のノウハウ

  • 演習 Python
    TensorFlow/
    Keras

・活性化関数/過学習の防止

・回転機械の異常検知

【後半】
5日目
10:00~17:00

9.データの見える化:
B I(ビジネス・インテリジェンス)ツールの活用

  • 演習 Google Data
    Studioフリー

・体系的に見える化するツールであるBIの各種機能を確認する

10.クラウドの活用(AWS、Azure、Google、Watsonなど)

  • 演習 IBM Watson
    (ライトアカウント)

【後半】
6日目
10:00~17:00

10.クラウドの活用(続き)

  • 演習 IBM Watson
    (ライトアカウント)

11.セキュリティ(暗号化、認証、攻撃対策、監視/運用)

  • 演習 パソコン/Python

・セキュリティの基本技術について理解する

・暗号処理をPythonで実現


※途中、休憩・昼休みをいれます。また、内容は、変更される場合があります。
また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。あらかじめご了承ください。

※前半終了時に学んだことの習得確認のため演習課題を出します(詳細は前半の講義の最後で説明致します)。実施した課題は提出する必要はありませんが、後半の開始時に講師が結果の解説を致します。

応用編プログラム

第2回 前半:2023年 2月 1日(水)~3日(金) / 後半:2023年 2月 8日(水)~10日(金)

    
項目 内容
【前半】
1日目
10:00~17:00

1.デジタルシステムの要件定義と課題解決

・スマート工場/スマートプラントの要件定義

・DEのための要件定義書の書き方

2.非構造化(非定型)データの分析

・製造現場のOT(Operational Technolog)データの大半が非構造化(非定型)データ(画像、音声、自然言語、時系列センサーデータなど)

・アナログーデジタル変換のポイント

・非構造化(非定型)データの前処理

・ディープラーニング(オープンフレームワーク:Keras、Tensorflow)による分析

・時系列データの処理:
RNN(Recurrent Neural Network)
再帰型ニューラルネットワーク

・非構造化(非定型)データ分析の応用範囲
(異常判断、品質予測、作業改善など)

【前半】
2日目
10:00~17:00

3.自然言語の分析

  • 演習 Python

・自然言語データ処理

・日本語認識の難解さ

・分かち書き/形態素解析(Janome)

・テキスト分類

・文書分析ツール

・文章分析による付加価値創出

4.画像認識の概要

  • 演習 Python

・OpenCV(Open Source Computer Vision Library)の利用方法

・文字認識の手法:CNN(Convolutional Neural Network:畳み込みニューラルネットワーク) の活用(パディング、プーリング)

・ディープラーニングの構造の決定

・活性化関数変更

・ハイパーパラメータの調整

・過学習の防止

・Early Stopping

【前半】
3日目
10:00~17:00

5.音声分析の基本

  • 演習 Python

・純音の作成/出力

・音の足し算/引き算

・音のみえる化

・フーリエ変換

6.非構造化(非定型)データの分析ツール

・AI-OCR(Optical Character Recognition/Reader)

・回転機械の異常検知ツール

・音声分析ツール

7.RPA(Robotic Process Automation)

  • 演習
    Power Automate Desktop

・ノーコードによる開発

・アクションの利用方法

・RPAによるデータ分析の自動化

・DEのためのRPAツールの選定方法

【後半】
4日目
10:00~17:00

8.音声分類

  • 講師デモ

・AWS SageMakerの利用

・エンジン音、飛行機音、ヘリコプター音、チェーンソー音、ガラス破壊音などの分類

・音声データの前処理

・CNN(畳み込みニューラルネットワーク)の活用

9.時系列データの分析

  • 演習 Python

・RNN(Recurrent Neural Network)
再帰型ニューラルネットワーク

・LSTM(Long Short-Term Memory)の活用

・データの正規化(Mini-Max)による精度向上

・センサーデータ分析の方法

【後半】
5日目
10:00~17:00

10.異常検知

  • 演習 Python

①機器の温度・圧力等のセンサーのデータによる異常検知(OneClassSVMの使用)

 ・データの標準化による精度向上

 ・ハイパーパラメータの探索

 ・実行結果の評価と活用

②振動データの異常検知(心電図を模した振動データ)

 ・AutoEncoder(自己符号化器)による異常検知

 ・分析対象データの描画みえる化)

 ・異常度スコアの描画(みえる化)

 ・ハイパーパラメータの調整

【後半】
6日目
10:00~17:00

11.画像による合否判定

  • 演習 Python

・データの前処理(OpenCV:Open Source Computer Vision Library)

・データ拡張(Kerasによるデータ拡張)

・画像判定の方法

・画像外観検査への応用

・画像認識の利用例(講師デモのみ)

・カメラ調整(講師デモのみ)

・画像外観検査の性能向上方法

12.非構造データ分析ツール

  • 演習 クラウドツール

・クラウドツール(IBM Watson)

・AWS、Azure、Google(講師デモ)


※途中、休憩・昼休みをいれます。また、内容は、変更される場合があります。
また、進行の都合により時間割が変わる場合がございます。あらかじめご了承ください。

ご案内

講師紹介(敬称略)


高安篤史 合同会社コンサランス代表
・経済産業省「プラント運転・保安IoT/AI人材育成講座」 講師
・IoT検定制度委員会メンバー (委員会主査)
書籍『知識ゼロからのIoT入門』執筆などで活動中


後藤昌治 合同会社コンサランス
【応用編 4日~6日目のみ担当】  
・中小企業診断士(神奈川県中小企業診断協会所属)
・情報処理安全確保支援士
・IoTプロフェッショナル・コーディネータ(IoT検定合格者)
・Deep Learning for GENERAL(G検定合格)


定員について


25名 
定員になり次第締め切らせていただきます。
参加人数が最少催行人数に達しない場合は、延期もしくは中止にさせていただく場合がございます。

お申込み

参加者区分(割引参加料を適用します。当てはまる条件をお選びください。)

参加者区分

  • ※日本能率協会法人会員企業一覧を確認する
  • ※「日本能率協会法人会員参加料」は、申込区分を「個人申込(個人参加)」にした場合は適用されません。適用を希望される場合は必ず「法人申込」をお選びいただき、会社情報をご登録ください。

※団体名を入力してください。

団体名: 

参加日程

下記項目からお申込みされる日程の参加料欄にチェックを入れてください。
(複数チェック可)

※本事業開催最終日の消費税率を適用させていただきます。
※テキスト(資料)費が含まれております。
※パッケージをお申込みの方は、基礎編、基本編、応用編のご希望の日程を1つずつご選択ください。
1.通常申込
2.基礎・基本パッケージ
3.基本・応用パッケージ
4.基礎・基本・応用パッケージ
1.通常申込
開催期間会場タイトル参加料

開催期間

2022/10/17 (月) ~
2022/10/26 (水)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第3回)
*3営業日前12:00まで受付
前半10/17-19 後半10/24-26

受付中

330,000円(税抜)
/ 363,000円(税込)

開催期間

2022/12/08 (木) ~
2022/12/16 (金)
オンライン
ライブ参加型
基礎編(第8回)
*3営業日前12:00まで受付
前半12/08-09 後半12/15-16

受付中

230,000円(税抜)
/ 253,000円(税込)

開催期間

2023/01/11 (水) ~
2023/01/27 (金)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第4回)
*3営業日前12:00まで受付
前半01/11-13 後半01/25-27

受付中

330,000円(税抜)
/ 363,000円(税込)

開催期間

2023/02/01 (水) ~
2023/02/10 (金)
オンライン
ライブ参加型
応用編(第2回)
*3営業日前12:00まで受付
前半02/01-03 後半02/08-10

受付中

330,000円(税抜)
/ 363,000円(税込)

2.基礎・基本パッケージ
開催期間会場タイトル参加料

開催期間

2022/10/17 (月) ~
2022/10/26 (水)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第3回)
*3営業日前12:00まで受付
前半10/17-19 後半10/24-26

受付中

300,000円(税抜)
/ 330,000円(税込)

開催期間

2022/12/08 (木) ~
2022/12/16 (金)
オンライン
ライブ参加型
基礎編(第8回)
*3営業日前12:00まで受付
前半12/08-09 後半12/15-16

受付中

200,000円(税抜)
/ 220,000円(税込)

開催期間

2023/01/11 (水) ~
2023/01/27 (金)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第4回)
*3営業日前12:00まで受付
前半01/11-13 後半01/25-27

受付中

300,000円(税抜)
/ 330,000円(税込)

3.基本・応用パッケージ
開催期間会場タイトル参加料

開催期間

2022/10/17 (月) ~
2022/10/26 (水)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第3回)
*3営業日前12:00まで受付
前半10/17-19 後半10/24-26

受付中

290,400円(税抜)
/ 319,440円(税込)

開催期間

2023/01/11 (水) ~
2023/01/27 (金)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第4回)
*3営業日前12:00まで受付
前半01/11-13 後半01/25-27

受付中

290,400円(税抜)
/ 319,440円(税込)

開催期間

2023/02/01 (水) ~
2023/02/10 (金)
オンライン
ライブ参加型
応用編(第2回)
*3営業日前12:00まで受付
前半02/01-03 後半02/08-10

受付中

290,400円(税抜)
/ 319,440円(税込)

4.基礎・基本・応用パッケージ
開催期間会場タイトル参加料

開催期間

2022/10/17 (月) ~
2022/10/26 (水)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第3回)
*3営業日前12:00まで受付
前半10/17-19 後半10/24-26

受付中

280,350円(税抜)
/ 308,385円(税込)

開催期間

2022/12/08 (木) ~
2022/12/16 (金)
オンライン
ライブ参加型
基礎編(第8回)
*3営業日前12:00まで受付
前半12/08-09 後半12/15-16

受付中

186,900円(税抜)
/ 205,590円(税込)

開催期間

2023/01/11 (水) ~
2023/01/27 (金)
オンライン
ライブ参加型
基本編(第4回)
*3営業日前12:00まで受付
前半01/11-13 後半01/25-27

受付中

280,350円(税抜)
/ 308,385円(税込)

開催期間

2023/02/01 (水) ~
2023/02/10 (金)
オンライン
ライブ参加型
応用編(第2回)
*3営業日前12:00まで受付
前半02/01-03 後半02/08-10

受付中

280,350円(税抜)
/ 308,385円(税込)

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開催期間 会場 タイトル 参加料
2022/05/17 (火)~
2022/05/31 (火)

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基礎編(第6回)
*3営業日前12:00まで受付
前半05/17-18 後半05/30-31
開催中止

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基礎編(第6回)
*3営業日前12:00まで受付
前半05/17-18 後半05/30-31
開催中止

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基礎編(第6回)
*3営業日前12:00まで受付
前半05/17-18 後半05/30-31
開催中止
2022/06/22 (水)~
2022/07/01 (金)

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基本編(第2回)
*3営業日前12:00まで受付
前半06/22-24 後半06/29-07/01
開催中止

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基本編(第2回)
*3営業日前12:00まで受付
前半06/22-24 後半06/29-07/01
開催中止

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基本編(第2回)
*3営業日前12:00まで受付
前半06/22-24 後半06/29-07/01
開催中止

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基本編(第2回)
*3営業日前12:00まで受付
前半06/22-24 後半06/29-07/01
開催中止
2022/07/06 (水)~
2022/07/15 (金)

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
応用編(第1回)
*3営業日前12:00まで受付
前半07/06-08 後半07/13-15
開催中止

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
応用編(第1回)
*3営業日前12:00まで受付
前半07/06-08 後半07/13-15
開催中止

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
応用編(第1回)
*3営業日前12:00まで受付
前半07/06-08 後半07/13-15
開催中止
2022/09/01 (木)~
2022/09/09 (金)

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基礎編(第7回)
*3営業日前12:00まで受付
前半09/01-02 後半09/08-09
受付終了

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基礎編(第7回)
*3営業日前12:00まで受付
前半09/01-02 後半09/08-09
受付終了

会場

オンライン:ライブ参加型
(-)
基礎編(第7回)
*3営業日前12:00まで受付
前半09/01-02 後半09/08-09
受付終了

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  2. お送りした参加証・請求書は破棄をお願いします。
    キャンセル料が発生する場合は別途、請求書をお送りいたしますので、
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  3. すでにお振り込み済みの場合は、差額をご返金いたします。返金口座をご連絡ください。
  4. キャンセル料はお振込みの有無にかかわらず下記のとおりです。

    [キャンセル料・日程変更手数料]

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    (会場参加・オンライン参加)
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    (年度内一回限り)
    (会場参加・オンライン参加)
    開催15日前〜開催8日前
    (開催当日を含まず)
    参加料の10% 無料
    開催7日前~前々日
    (開催当日を含まず)
    参加料の30% 合宿:11,000円(税込)
    通い/オンライン:5,500円(税込)
    開催前日および当日 参加料の全額 合宿:宿泊費全額
    通い/オンライン:7,700円(税込)
  5. 無断でご欠席された場合も参加料の100%を申し受けます。

※一部セミナーにおいて上記キャンセル規定と異なる場合がございますので、
ご確認のうえお手続きをお取りいただきますようお願い申しあげます。

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セミナーID:151259

JMA151259

データエンジニア育成研修(基礎・基本・応用編)

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