「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

第1回演習 写真や地図の入ったwebページの作成(html)


第2回演習 オープンデータからすぐに作れるビジュアルツール
 北陸3県の新型コロナウイルス感染者数の推移


 富山市の町字別人口分布


第3回演習 エクセルで簡単に行える数値シミュレーション


第4回演習 機械学習を実際に体験


第5回演習 Pythonでグラフ描画やゲーム作成を体験


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 5月26日(水)近年のデジタル化の進展とDX
第2回 6月 2日(水)様々なデータを活用しよう
第3回 6月 9日(水)数値シミュレーションと最適化
第4回 6月16日(水)AIを知ろう
第5回 6月23日(水)プログラミングを知ろう
第6回 6月30日(水)センサー・通信・IoTを知ろう

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第1回 近年のデジタル化の進展とDX
・デジタル化が急速に発達した理由。
・なぜ改めてデジタル化が注目され始めたのか。
・遅れに遅れた日本のデータサイエンス。
・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。
・デジタルトランスフォーメーション(DX)に向けて。
・新しいデータ収集技術 センサー・通信・IoT。近年のプログラム言語の進化。
・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。
・汎用ソフトは「宝の山」。
【演習1】まずはwebページから。
 webページ作成の基本。地図(API)、写真入りページの作成も。

第2回 様々なデータを活用しよう
・急速に進展するデータ収集方法。
・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。
・ビジネスに活用できるデータベースの数々。
・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)。
・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」
・統計の計算もExcelで簡単。平均・度数分布・多変量解析・回帰分析・検定・推定。
【演習2】データベース作成の基礎とビジュアル化
 ・DXに向けてのデータベース作成の基礎。
 ・GISで統計データを地図上に表示する。

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が活躍する場面の例。
 ・機械学習の実例。
 ・AIと従来手法の違い。
 ・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。
 ・ニューラルネットワークとディープラーニング。
【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
 ・プログラミングを学ぶ。プログラムが行っている仕事。
 ・最近のプログラムの学び方。プログラム言語の種類と特徴。
 ・Pythonでプログラミングを体験する。Pythonのライブラリーを利用する。
 ・PythonでAPIを活用する。
 ・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
 ・新しいデータ収集技術の進展。
 ・データサイエンスの進展を支えるセンサー技術。
 ・センサー機能を持つ機器。
 ・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。
 第6回の演習はありません。