「データサイエンスの全体像を知る!!」

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 10月28日(水)データサイエンスの全体像を知ろう
第2回 11月 4日(水)様々なデータを活用しよう
第3回 11月11日(水)数値シミュレーションと最適化
第4回 11月18日(水)AIを知ろう
第5回 11月25日(水)プログラミングを知ろう
第6回 12月 2日(水)センサー・通信・IoTを知ろう

------------------------

第1回 データサイエンスの全体像を知ろう
 ・データサイエンスが急速に発達した理由(高速演算、大容量記憶装置、通信技術、センサー技術)
 ・なぜいまデータサイエンスや、DX(デジタルトランスフォーメーション)が注目されるのか。
 ・遅れに遅れた日本のデータサイエンス。
 ・本講座の全体構成。他のデータサイエンス基礎講座と本講座の違い。
 ・近年のデータサイエンスでできること。
 ・DX(デジタルトランスフォーメーション)を進めるために。
 ・近年のデータサイエンスの発達 以前との違い。
 ・汎用ソフトは「宝の山」。Excel、PowerPoint、Illustratorなどの実力を活かしきれていますか。
 ・あらゆることのデータ化(色・地形・気象・形・音・遺伝子)画像認識・生体認識等。
 ・新しいデータ収集技術の進展。
【演習1】まずはwebページから。
 webページ作成でプログラミング言語は難しくないことを体験しよう。
 webページ作成のためのhtml言語は、中学英語よりも簡単。
 地図(API)入り、写真入りのwebページ作成の基本も今日1日で理解する。

第2回 様々なデータを活用しよう
 ・急速に進むデータのオープン化とデータ収集手法。
 ・蓄積された公的データの活用。国の統計e-stat、RESAS、国土地理院地図、国土数値情報。
 ・GIS(地理情報システム)の発達も近年のデータサイエンス進展の要因。  ・ビジネスに活用できるデータベースの数々。
 ・多様化する独自データの集め方 センサー・カウンター・従来手法(アンケート、現地調査等)。
 ・DXに向けてのデータベース構築 「良いデータベース」と「悪いデータベース」。
 ・統計の基本計算もExcelでごく簡単 平均・度数分布・多変量解析・回帰分析・検定・推定。
【演習2】データベースの活用と構築
 ・データベースの活用 GISで統計データを地図上に表示する。
  人口や経済活動などの数値をビジュアル化。
 ・DXに向けてのデータベース構築 「良いデータベース」と「悪いデータベース」。

第3回 数値シミュレーションと最適化
 ・実務に活かせる数値シミュレーションと最適化。
 ・様々な現象を表現できる数値シミュレーション。
 ・損益分岐や資源配分問題など実務に直結した最適化問題を解く。
 ・乱数の活用とモンテカルロシミュレーション。
【演習3】数値シミュレーションと最適化を体験する。
 応用範囲の広い数値シミュレーションの手法。Excelを用いた最適化。

第4回 AIを知ろう
 ・AIの仕組みを感覚的に理解しよう。
 ・AIが活躍する場面。
 ・AIはすでに身近に使えるツールになっている。無料でここまで可能です。
 ・AIの実例をみてみよう。
 ・簡単なAIに触れてみよう。
【演習4】AIを実際に試してみよう。
 事例を使った機械学習を体験。ディープラーニングの手法も。

第5回 プログラミングを知ろう
 ・プログラミングは小学生の必修科目に。
 ・「どのプログラム言語がお勧めですか」の時代ではない。数ある中から場面に応じて使えばよい。
 ・簡単なプログラムを理解する。いま流行のPythonを中学レベルの英作文の感覚で書いてみる。
 ・サンプルプログラムやライブラリーを知る。
【演習5】簡単なプログラムを作成して動かしてみよう。
 様々に応用できるPythonの基礎を体験しよう。

第6回 センサー・通信・IoTを知ろう
 ・センサーの種類と活用方法。リモートセンシング。
 ・通信手段の種類と特徴。スマートシティで活躍するLPWA。
 ・あらゆることのデータ化手法を学ぼう。
  色・地形・気象・形・音・遺伝子・画像等はどのようにしてデータ化しているのか。
 ・センサー・通信・IoTとスマートシティ・スマートソサエティ
 ・リビングラボの可能性と産業技術の開発。特に、医療・健康分野に大きな期待。
第6回の演習はありません。