【オンデマンド：tdo2020031801】データ活用のリテラシーとデータサイエンス入門

CONCEPT AI,IoT,ビッグデータって騒がれてるけどデータサイエンスってよくわからん
あらゆる情報＝ビッグデータをAIで分析すれば、新しい価値創造が起きそうなことは想像に難くないと思います。そのメカニズムはどうなっていて、そのために何をすればよいのかを知る必要があります。データサイエンスはビッグデータをコンピュータで扱う情報処理技術、その分析を行う統計知識、そしてデータから価値を引き出す価値創造から成り立ちます。多くの企業でデータ活用が進まない理由は、統計知識やデータサイエンスへの理解の不足だけではなく「目的や問題が定まる前に、データに手をつける」ことが主要因です。「データ分析の手法や統計学の知識」を増やすことだけを目的とせず、データを活用するとはどういうことかを知り、実践するための考え方やプロセスを学習します。

なぜこのセミナーをオススメするのか？ 対象=誰でも　これからを生きるすべての人に知っておいてほしいデータ活用リテラシーについて
ICT・情報通信技術について深く広く見識のある講師がデータサイエンスとは何か、データサイエンスをどうビジネスや実務に活かすかを詳しく解説する。 最新のデータ分析手法を解説するのではなく、実務課題を解決するためにどうデータを活用していくかという視点で課題を出発点としたデータサイエンスの世界を紹介。 手法の紹介ではなく問題解決のツールとしてのデータ活用を理解するという全ての社会人に身につけてほしいリテラシー形成のためのセミナーです。

こんな方はぜひ参加してください 次世代に乗り遅れるな

• 巷のAI、IoTのブームに乗り遅れてしまった・・・
• AI、IoT、統計などの個々の技術・理論については理解できるが、全体としての実態がいまひとつ分からない・・・
• データを使った新しい（データサイエンスによる）価値創造について興味がある！
• AI、IoT、ビッグデータは自社製品にどのように活用できるか、また、実際に製造業でどのように活用されているかについて知りたい！

資料をちょっとだけ公開 初心者でもできるこんな分析例を紹介します

この講座のゴール データサイエンスの意味を理解し、業務に活用できる

ビッグデータ、IoT、人工知能（AI）の適用事例と効果を説明できるようになる

データサイエンスの概要について説明できるようになる

データを自業務の問題解決に活用する方法が考えられるようになる

目的にあった適切な分析手法を選択・実行できるようになる

プログラム デモを通して自社データの活用方法を考える機会にする
1. データサイエンスとは

１．データ分析と問題解決
２．統計解析と実世界データ分析

2．最近ＩCＴの適用事例

１．ビッグデータ （装置販売、製造業、スーパーなど）
２．人工知能 （民生・金融・製造分野）
３．ＩｏＴ （福祉、製造業、農業）

3. 実世界データ分析

１．データ収集（情報量分析）
２．課題定義 （課題分析）
３．原因分析（因果推論）
４．解決法探索（現象モデル化）

4. データ分析方法

１．Google Colaboratoryを活用したデータ分析演習
２．オープンデータ活用
ExcelとRについては付録とします。

5. データ活用による問題解決の実際

１．製造業における品質管理

①．相関関係と因果関係
②．MT法入門
③．機器動作と不良発生条件の分析

２. 製造業における生産性向上

①．人材と業務のマッチング
②．IoT投資が先か？　分析が先か？
③．消費電力測定と作業分析
④．熟練作業者の特徴抽出

３. 小売り業における販促、在庫管理

①．POSデータ分析の基礎
②．販売予測と在庫・生産管理
③．商品推薦と販売促進

6. まとめ

１．データ以上に課題明確化と既知の事実関係認識が重要
２．人工知能も正しい答えに基づく学習が無ければ賢くない