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集中ゼミ「木田和廣氏の基礎からのTableau 1dayゼミナール」| 2018/9/12 (水)

2018/09/12(水) 13:00 ~ 19:00

BBT 六番町オフィス セミナールーム (Ohmae@workビル, 1-7, 千代田区六番町, 東京都, 160-0023, Japan)

[主催] アナリティクスアソシエーション ( a2i.jp )

お申し込みはこちら チケットの申込方法
対応決済方法

    • 種類
    • 金額(税込)
    • 枚数
    • a2i 有料会員 (法人会員)チケット

      受付期間が終了しました

      ご本人確認のため、セミナー当日にお名刺などの提示をお願いいたします。
    • ¥54,000
    • -
    • a2i 有料会員 (個人会員)チケット

      受付期間が終了しました

      有料個人会員は請求書での支払はできません。
      有料個人会員の参加枠は、他の方が代理参加することはできません。ご本人確認のため、セミナー当日にお名刺などの提示をお願いいたします。
    • ¥54,000
    • -
    • 一般またはa2i無料会員チケット

      受付期間が終了しました

      ご本人確認のため、セミナー当日にお名刺などの提示をお願いいたします。
    • ¥64,800
    • -

イベント概要

【セミナー概要】
「集中ゼミ」は、20名程度の少人数で開催され、そのエリアの第一人者から直接深く学ぶ6時間のゼミ形式の集中講座です。基礎からはじまり、そのテーマを体系的に学ぶことができます。
2018年9月12日の「木田和廣氏の基礎からのTableau 1dayゼミナール」では、Tableau入門書の執筆実績もあり、また、Web解析コンサルタントとして自らも業務でほぼ毎日Tableauを触っているというプリンシプルの木田 和廣氏を講師に迎え、1dayという限られた時間の中で、Tableauの前提知識ゼロから「マーケターが実務に使えるレベル」までスキルを身につけることをゴールにした講座になっています。
詳しくはアナリティクス アソシエーション(a2i)のセミナー告知ページをご確認下さい。

【開場・開演時間と終了予定】
午後0時30分: 開場(受付開始)
午後1時00分: 開演
午後7時00分: 終了予定

【ご確認事項】
本セミナーは、申込受付にイベントレジストのシステムを利用しています。セミナー申し込み前にイベントレジストの会員登録(無料)が必要となります。過去にイベントレジストの会員登録を済ませている方は、そのままお申し込みいただけます。


【チケットとお支払い方法について】
有料チケットのお支払い方法は Paypalまたはクレジットカード と請求書より選べます。※有料個人会員の方への請求書発行には対応いたしかねます。
PayPalまたはクレジットカードの場合、お申し込みと同時に参加費の決済が完了いたします。
請求書の場合、a2i事務局よりお支払いの案内をお送りします。
イベントレジストから受講証のご案内のメールが発送されますので、ご確認の上、当日お持ちください。

※一般あるいは無料会員の方が有料会員用のチケットを購入されても、申し込みは無効となります。
※間違ったチケットを購入された場合はa2iのお問い合わせ窓口までご連絡ください。
※当日の現金によるセミナー申し込み受け付けは予定しておりません。


【キャンセルについて】
お申し込み後のキャンセルは、開催7日前(2018年9月5日)午後5時までとなります。
これ以降のキャンセル、事前のご連絡がない欠席の場合は返金には応じられません。
キャンセル対象チケットを確認後、イベントレジストのシステムにてチケットをキャンセルいたします。返金手数料は無料です。キャンセルご希望の方は、下記の項目を「お問い合わせ入力」欄に明記の上、お問い合わせ窓口までご連絡ください。

・セミナー名
・開催日
・申込みされたチケット区分

◆ a2i お問い合わせ窓口 ◆
https://a2i.jp/contact/inquiry/input

開催日時

開始日時:2018/09/12(水) 13:00

終了日時:2018/09/12(水) 19:00

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開催場所

BBT 六番町オフィス セミナールーム

東京都 千代田区六番町 1-7 Ohmae@workビル

主催者情報

アナリティクスアソシエーション ( a2i.jp )

アナリティクスアソシエーションは、デジタルデータの解析に取り組む皆さまが「一歩前」に進めるよう支援いたします。
アナリティクスアソシエーションは以下の方針で、セミナーをはじめとする活動を行っています。

1) ビジネスを改革するデータ活用
2) 本音のビジネス事例を中心に提供
3) データ活用の手間とストレスを半分に
P.S. AIやデータサイエンスをもっと身近に