2023年の募集は締め切りました。

「データサイエンスの全体像を知る!!」

各回の演習からのピックアップ画像(2022年度の演習資料より)

第1回演習 データベースの作成と分析
オープンデータを活用したデータ分析
(北陸3県の新型コロナウイルス感染者数の推移)


第2回演習 ビジュアル系デジタル技術の応用
(1) 写真や地図の入ったwebページの作成(html)


(2) GISで簡単に作成できる統計地図(富山市の町字別人口分布)


第3回演習 プログラミングの体験
(1) スクラッチ(小学校で習うプログラム)でプログラムの考え方を習得


(2) Pythonを使ったデータのグラフ化


第4回演習 AIを実際に使ってみる
(1) 公開されているAI(google teachable machine)の体験デモ


(2) 公開されているAIを組み合わせて、日本語の文章を翻訳して外国語音声ファイルに変換した例。
フランス語の音声
韓国語の音声
英語の音声

各回の講義と演習の内容

データサイエンスは難しくなくて身近なツールであることを知って頂くことが本講座の目的です。
現代の「読み・書き・そろばん」と言われているように、データサイエンスは誰もが使えるものになってきています。
講義は特別な知識がなくても受講して頂ける内容にしています。
演習も事務系の方にも体験して頂ける内容にしています。

第1回 7月 5日(水)講座の全体概要およびデータの収集・分析・プレゼンテーションの基礎知識
第2回 7月12日(水)ビジュアル系デジタル技術の基礎知識
第3回 7月19日(水)プログラミングとAI・機械学習の基礎知識
第4回 7月26日(水)センサー・通信・IoTの基礎知識

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第1回 講座の全体概要 および データの収集・分析・プレゼンテーションの基礎知識

講座の全体概要
・デジタル技術の急速な進展と、デジタルスキルの重要性
・本講座の目標 ⇒実務に活かせるデジタル技術の基礎知識の習得
・近年のデータサイエンスでできること
・デジタルトランスフォーメーション(DX)でまず取り組むべきこと

データの収集・分析・プレゼンテーションの基礎知識
・大きく進展してきたデータ収集方法
・公的データの活用。国の統計(e-stat)、オープンデータ
・ビジネスに活用できるデータベースの数々
・統計データを正確に理解する力を養う。
・DXに向けて「良いデータベースと悪いデータベース」
・統計計算もExcelで簡単。平均・クロス集計・回帰分析・統計的検定

【演習1】データベースの作成と分析
(1)DXに向けてのデータベース作成の基礎
(2)データを実際に用いて分析してみよう。クロス集計・回帰分析

第2回 ビジュアル系デジタル技術の基礎知識
・急速に広かった地図の活用範囲。国土地理院デジタル地図など
・ビジネスに活かせるGIS(地理情報システム)
・画像と動画の取扱いの基礎知識。ファイルの種類と特徴、ファイル容量
・webページ(html)の基礎知識
・数値シミュレーションとビジュアルで示す実務分析。損益分岐・資源配分
・乱数の活用とモンテカルロシミュレーション

【演習2】ビジュアル系デジタル技術の応用
(1)webページを実際に作成しよう。地図や写真入りのページも。
(2)数値シミュレーションと最適化を体験する。
(3)GISで統計データを地図上に表示する。

第3回 プログラミングとAI・機械学習の基礎知識
・プログラミングを学ぶ。プログラムが行っている仕事
・コピーアンドペーストで使える最近のプログラム
・AIの仕組みを感覚的に理解する。
・公開されている汎用的なAI・機械学習ツール
・ChatGPTをビジネスに活かすには
・AIと従来手法の違い
・ニューラルネットワークとディープラーニング
・Pythonを体験。ライブラリーやAPI活用で様々なことができる。

【演習3】プログラミングの体験
(1)スクラッチ(小学校で習うプログラム)でプログラムの考え方を習得
(2)いま流行のプログラムPythonも体験しよう。

第4回 センサー・通信・IoTの基礎知識
・データサイエンスの進展を支えるセンサー技術
・センサー・IoT機器としてのスマートフォン
・拡大・多様化するデータ通信
・急速に進展するIoT
・屋内外における測位と人数カウント
・IoTによる産業と社会の改革

【演習4】AIを実際に使ってみる。
(1)簡単に学べるAI・機械学習ツール
(2)Pythonを用いてAIを実際に試してみる。