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データサイエンス講座

NTTデータ数理システムのデータサイエンス講座について

収集したデータを活用し、現状を把握する。問題点を解決するための分析を計画する。分析結果を読み解き、現実に活かす。データサイエンティストの守備範囲は広く、収集されるデータは増える一方です。その結果、データサイエンティストの業務量は増え続け、人材不足が言われています。NTTデータ数理システムでは「ビジネスでデータサイエンスを活用できる人材を育てる」ことを目標とした。データサイエンス講座を2019年度にスタートさせました。
「データサイエンス講座事例」は こちら(村田製作所様の事例) から

NTTデータ数理システムの「データサイエンス講座」は業務経験があり、業務にデータ分析の結果を役立てたいと考えている方向けに設計された最大9科目(カリキュラム)の講座です。このたび、多くの企業様のご要望にお応えし、1名様からご参加可能な公開講座として、NTTデータ数理システムを会場として開催をすることとなりました。

第1回開催日(全4日)

1日目: 2020 年 5 月 11 日 (月) 13:30 ~ 16:00

2日目: 2020 年 5 月 18 日 (月) 10:00 ~ 16:00

3日目: 2020 年 5 月 25 日 (月) 10:00 ~ 16:00

4日目: 2020 年 6 月 8 日 (月) 10:00 ~ 16:00

※詳細は「データサイエンス講座の詳細」をご覧ください。


≪開催会場≫

株式会社NTTデータ数理システム・セミナールーム
〒160-0016 東京都新宿区信濃町35 信濃町煉瓦館4階

プログラム概要

「データサイエンス講座」では、株式会社NTTデータ数理システムの分析ソフトウェア群(Visual Mining Studio / Visual R Platform / Deep Learner)を用いて、次のようなことができる人材の育成を目標としています
(ソフトウェア詳細は こちら をご覧ください)。

  • データ分析の意味を理解する
  • 当社のデータ分析ソフトウェアを用いて分析を行う

特長

  • 短時間でデータサイエンスの実践が身につきます

    「データサイエンティストを養成する講座」は多くありますが、その多くがRやPythonのプログラムを書く必要があり、かなりの時間を、文法や関数、ライブラリの使い方を覚えるなど、プログラミングの基礎学習に割く必要があります。また、数式などの理解ができないと、分析が難しい、というケースもあります。NTTデータ数理システムが提供する講座では、ソフトウェアを使うことによってプログラミングを覚える必要がないので、非常に短期間で実践的なデータ分析を学習することができます。このように受講の前提として、プログラミングや統計、データ分析に関する知識が不要なので、業務やビジネスの知識はあるものの、分析経験がないという方に、短期集中で現実問題を解決するのに必要なデータ分析の考え方、分析手順、結果の見方、結果の活かし方を身に付けていただくことができます。

  • 実践的なデータサイエンス教材

    NTTデータ数理システムの30年以上に渡る、統計、データ分析の知見やノウハウが凝集された講習内容で、すべてオリジナルの教材を用います。

  • 分析経験豊富な講師が講義 & 実習のサポートに当たります

    表面的に講習を行うだけでなく、講師自身の経験を生かした講習を行います。少人数制で質問も気軽にしていただけます。

    「当社技術者からのメッセージ」も併せてご覧ください。

  • 受講者の方向けのライセンスを含みます

    ご自身で復習をしたり、同様のデータで試行したりできるように、受講される方向けに講習用ライセンスをご提供します。

事例

株式会社村田製作所 共通基盤技術センター様
「AIを全社で身に付ける -データサイエンティスト育成プログラムを実施―」

2019年ユーザーコンファレンスでのご講演内容
「村田製作所におけるデータサイエンティストの育成と将来への期待 」

データサイエンス講座の詳細

第1回データサイエンス講座の内容と日程は下記の通りです(第2回以降は随時ご案内いたします)

番号 カリキュラム概要 内容 第1回日程
1 AI概論

分析に適切なデータ提供とは?分析の前の問題整理
プロジェクト推進。データ分析を行うかどうかの判断、プロに任せるべきところはどこか?等、マネージャの方から、分析に関わる方すべてに向けた内容
この回は講義のみです(ソフトウェア実習がありません)

2020年5月11日(月)
13:30~16:00
2 課題設定とデータ分析の考え方

課題設定に向けて必要なこと、設定された課題の解決に必要なデータとは?
データの種類と分析手法の関係

2020年5月18日(月)
10:00~12:30
3 基礎分析と可視化 集計、欠損の扱い、グラフ表示 2020年5月18日(月)
13:30~16:00
4 予測のための線形モデル 線形回帰、ロジスティック回帰 2020年5月25日(月)
10:00~12:30
5 データ構造の把握 クラスタリング、多変量解析(主成分分析など) 2020年5月25日(月)
13:30~16:00
6 予測のための非線形モデル 決定木、ニューラルネット(Random Forest、Deep Learningなど) 2020年6月8日(月)
10:00~12:30
7 モデル評価と変数選択 交差検証、評価指標(ROCAUCなど)
TreeモデルやAICによる変数選択
2020年6月8日(月)
13:30~16:00
8 時系列データの扱い 移動平均/差分等のデータ加工、自己相関係数 第1回では、このカリキュラム開催はございません(希望される場合はお問い合わせください)
9 異常予兆検知 時系列データを扱う
Random Forest, Neural Network. Deep Learningの応用
第1回では、このカリキュラム開催はございません(希望される場合はお問い合わせください)
  • 定員:20名
  • 開催場所:NTTデータ数理システム(東京・信濃町)
  • 受講料:全7カリキュラム1名様 \257,800-(税別)

    ※受講料にはカリキュラム8とカリキュラム9の講習は含まれません(第1回データサイエンス講座では開催がございません)。また、価格には2か月分のデータサイエンス講座用ライセンス( Visual Mining Studio / Visual R Platform / Deep Learner )が含まれます。
    Visual Mining Studio / Visual R Platform / Deep Learner のいずれかのユーザー様向けにはご優待価格を用意していますので、お尋ねください。

  • 受講にあたって
    • 受講される方は全7カリキュラムをすべて受講していただきます
    • 講座の受講用に、WindowsノートPCをご持参ください。スペックは下記の通りです。
      CPU 2.0GHz 以上
      メモリ 4GB 以上
      HDD 空き領域 10GB 以上
      対応 OS Windows 8.1 / Windows 10(いずれも64bit版)
      Microsoft Officeインストール済
  • お申し込み・お問い合わせ

    下記にメールあるいは電話でお問い合わせください

    株式会社 NTTデータ数理システム 営業部
    Tel :03-3358-6681 [ 直通 ]
    sales@msi.co.jp