新しい価値を創造する問題解決の新常識！！ データサイエンス入門
テキストとデモ用Excelデータ付属
会場開催あり 自分のパソコンの前で受講することができます。
それまではオンデマンド配信を行います。申し込みはこちらから
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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。
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。
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
Ⅰ. データサイエンスとは
Ⅰ. 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
機械学習（AI）の誤解
- 現象モデルと予測モデル
- 説明可能なAI（Explainable AI）
- 回帰モデルと現象モデルの整合性
- 生成AIとパターン認識AIの違い
多変量解析等での誤り
- 複合モデルの必要性
- データの独立性と相関の誤解
- 時系列データの落とし穴
- 多重共線性と過学習のリスク
- 解決策と分析設計のポイント
Python（Google Colaboratory）による実践
- GoogleアカウントとColabの準備
- データ分析環境の構築と操作方法
成功要因と失敗する発想の違い
業務課題と分析手法の適切な結びつけ
データサイエンティストに求められる視点とスキル
基本情報
当日参加して終わり、ではありません
● 日 時 オンデマンド配信のため自由
● 日 時 オンデマンド配信のため自由
受講期間：アカウント発行日から4週間
33,000円(税込) テキストとデモ用Excelデータ付
動画時間：約3時間
◎申込方法Speakers
※講演タイトル・内容は若干変更となる場合がございます。
工学院大学 情報学部 コンピュータ科学科 教授三木良雄 先生 博士（工学）
【経歴】1986年、京都大学工学研究科電子工学専攻修士課程修。同年、（株）日立製作所入社。中央研究所、ITプラットフォーム事業本部にて、マイクロプロセッサ設計、LSI設計用CADの開発、音楽情報処理の研究、コンピュータサーバ製品の新規企画と事業設計、ITソフトウェアサービスの事業開発に従事。2015年より現職。主な研究テーマはビッグデータ解析、人工知能による実世界分析（路線バス最適化、ロボット学習、製造機器作業分析、人材分析）。IEEE, 情報処理学会、電子情報通信学会、経営情報学会などに所属。
【経歴】1986年、京都大学工学研究科電子工学専攻修士課程修。同年、（株）日立製作所入社。中央研究所、ITプラットフォーム事業本部にて、マイクロプロセッサ設計、LSI設計用CADの開発、音楽情報処理の研究、コンピュータサーバ製品の新規企画と事業設計、ITソフトウェアサービスの事業開発に従事。2015年より現職。主な研究テーマはビッグデータ解析、人工知能による実世界分析（路線バス最適化、ロボット学習、製造機器作業分析、人材分析）。IEEE, 情報処理学会、電子情報通信学会、経営情報学会などに所属。
人工知能、IoT、ビッグデータなど新しいキーワードが次々と登場し、業務改善への適用可能性が期待されています。しかし、技術内容を修得しても具体的に「実際の業務にどのように落とし込むのかわからない」といった声も多く、経営陣の思いと現場感覚との想いが乖離してしまうと場面も散見されます。本講座では製造業を中心に、生産効率や製品品質向上に向け、最近のＩＴを業務に適用するにあたって、誤解されている部分や本質的な有効性のポイントを解説します。 更にはPCを用いたデモを通して分析の本質的な意味の理解と、受講者の職場で容易にデータ利活用が可能であることを体感的に習得していただきます。
担当から
素晴らしい経歴を持っていますが、それを鼻にかけることもなくとても謙虚で優しい講師です。先生の体験動画を見てわかる通り明るく講義は進みます。 先生からいただいた『データサイエンスを完成した料理に例えるならば、光る素材＝技術の話題が花盛りになるのですが、他の基本素材や調理手順などの説明がどこにも整理されていないことに気づきました。塩こうじがあれば何でも美味しくなる訳ではない、どんな料理を作りたいのか（どんな課題があるのか）いう点が何より重要だという感じを抱いています。』という言葉は非常に印象的でありこの講座のコンセプトでもあります。新しい技術に飛びつくのではなく目的の大切さを理解できる解説です。（担当TO）
素晴らしい経歴を持っていますが、それを鼻にかけることもなくとても謙虚で優しい講師です。先生の体験動画を見てわかる通り明るく講義は進みます。 先生からいただいた『データサイエンスを完成した料理に例えるならば、光る素材＝技術の話題が花盛りになるのですが、他の基本素材や調理手順などの説明がどこにも整理されていないことに気づきました。塩こうじがあれば何でも美味しくなる訳ではない、どんな料理を作りたいのか（どんな課題があるのか）いう点が何より重要だという感じを抱いています。』という言葉は非常に印象的でありこの講座のコンセプトでもあります。新しい技術に飛びつくのではなく目的の大切さを理解できる解説です。（担当TO）
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