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初心者レベルから最短距離で現場に役立つ数理・データサイエンス・AIの技術が学べる、神戸大学数理・データサイエンスセンターが提供する「わかりやすい社会人DX講座」の第3弾、「企業と大学による価値共創を志向するDXエキスパート育成プログラム」が2023年10月、いよいよ開講します。

DXにおけるデータの活用・流通においては、データそのものが高価値であることはもちろんのこと、得られたデータをより高価値にするデータ解析が不可欠です。しかし、データ解析を成功に導くには、データの性質を理解し、目的や用途に応じてデータサイエンス・AIの技術を上手に駆使することが求められます。

当講座では、初等的なデータサイエンスを学習済みの方々を対象として、(1) データから意味を抽出し現場にフィードバックする能力、(2) データサイエンス・AIを活用し課題解決につなげる実践的能力を修得することを目指します。前半では数理統計と機械学習を核とするデータサイエンス・AI実践ハンズオンを受講します。データの分布や推測・検定など、データから意味を統計的につかみ取る手法を学ぶとともに、機械学習によるデータの理解、法則の発見、予測の手法などを学習します。また、これらの手法をPythonプログラムで実装し、理解を深めます。後半のテーマ別課題解決型PBLでは、ハンズオンで得たスキルを活用して、自身の好きなプロジェクトを選んで課題解決に挑戦し、最終的には自社のDXプロジェクトの企画につなげる予定です。

企業において、データ活用、機械学習、IoT等のプロジェクトを主体的に推進していく役割の方々にぴったりのコースです。独学だけでは辛くなりがちですが、経験豊富なプロフェッショナルから直接学ぶことにより、最短距離でDXスキルを身につけましょう！

皆様のご参加をお待ちしております。

開催概要

【申込受付期間】

2023年8月1日（火）～ 2023年9月20日（水）

【講義日程】

2023年10月4日（水）～2024年1月17日（水）

【講義形式】

1.データサイエンス・AI実践ハンズオン：オンデマンド事前学習＋リアルタイム遠隔講義
2.テーマ別課題解決型PBL：オンライン形式グループワーク（希望者にはコワーキングスペースを提供し，対面でのグループワークも可能とします）

【受講者数】

30名程度

【受講対象】

初等的データサイエンスを習得済みの就業者．本学開講リカレント科目・DX基礎講座の2科目（データサイエンス・AI基礎，Python基礎演習）を修了済，または，それと同等のスキルレベルを持つ人．初等的なPythonプログラミング（NumPy, Pandas, Matplotlib）を学習済みであること．

【受講料】

100,000円

【到達目標】

①データに対して数理・データサイエンス・ＡＩを活用して意味を抽出し、課題解決につなげる応用能力を修得する
②数理・データサイエンス、データエンジニアリング、ＡＩに関する知識・スキルを適切に身につけることにより、自らの専門分野に数理・データサイエンス・ＡＩを応用するための大局的な視点を獲得する

講座詳細

1. データサイエンス・AI実践ハンズオン

数理統計及び機械学習のより実践的な内容についての座学をオンデマンド講義で学び、現場での活用を想定した演習・ハンズオンをリアルタイム講義で実施します。講義は全7単元で構成され、各単元ごとにオンデマンド講義（2時間）を事前聴講した後、当日はリアルタイム遠隔講義（2時間）でハンズオン演習を行います。オンデマンド講義ではビデオ視聴による座学形式で学習します。ハンズオン演習では座学で学んだ内容をPythonプログラミングで実装する実技形式で学びます。最終回には、修了試験（2時間、筆記試験・実技試験）を実施します。

【学習時間】

30時間（オンデマンド事前学習：2時間 x 7回，リアルタイム講義：2時間 x 8回）

【学習スケジュール】

第1回　数理統計：母集団に対する統計的推測

第2回　数理統計：統計的仮説検定

第3回　機械学習概論：考え方と枠組み

第4回　教師なし学習：可視化・次元削減

第5回　教師なし学習：クラスタリング

第6回　教師あり学習：回帰

第7回　教師あり学習：分類

第8回　確認テスト

2. テーマ別課題解決型PBL

グリーン，ものづくり，ヘルスケア、観光等の様々な分野におけるテーマ別課題を設定したPBLを行います。受講生は自社業務との親和性や自身の将来ビジョン等に基づいて好きなテーマを選び、実践ハンズオンで学んだ知識を活用して、データサイエンス・AIによるソリューションを実装します。同じテーマを選んだ人でチームに分かれ、チームごとに教員または協働するデータサイエンティストがメンターとしてついて課題解決のアドバイスを行います。最終的には自社のDXプロジェクトの企画ができるようになることを目指します。

【学習時間】

30時間（オンラインPBL学習：5時間 x 6回）

【学習スケジュール】

第1回　分析計画書の作成

第2回　データの理解と分析アプローチ

第3回　分析とモデリング１

第4回　分析とモデリング２

第5回　成果発表

第6回　自社のDXプロジェクトの企画

申込方法

以下のフォームからお申込みください。

【個人のお申し込みの方（個人・法人）】

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【団体のお申し込みの場合】

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