「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（2021年度の演習資料より）
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 7月 6日（水）近年のデジタル化の進展とＤＸ
第２回 7月13日（水）データ活用の基礎知識
第３回 7月20日（水）数値シミュレーションと最適化
第４回 7月27日（水）ＡＩを知ろう
第５回 8月 3日（水）プログラミングを知ろう
第６回 8月10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
・デジタル化とＤＸの違い。
・ＤＸが注目され始めた理由。
・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。
・ＤＸの推進に向けて。
・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 データ活用の基礎知識
・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。