開講場所：遠隔実施
提供：大阪大学
講師：中澤嵩
開講日時：2021年7月3日 ~ 2021年7月10日
受講対象者：院生(修士/博士前期)・院生(博士/博士後期)・HRAM会員
評価方法：出席（50%）、課題提出・発表（50%）
受講生へのコメント：ZoomのURLについては開催前日に周知いたします。

【内容】
　講義主担当：株式会社日立システムズ データサイエンティスト 板井 光輝

　本講義では、はじめに「データサイエンス実践入門」として、
　データサイエンティストの標準的な職種、役割および実務でのポイントを
　お伝えします。
　必要な知識と仕事内容のイメージが掴めると思います。

　演習では実際の実務に近い内容の模擬案件2種から希望の課題を選択いただきます。
　統計・機械学習技法を用いたデータ分析を行う中で、
　分析の実践レベルと課題事項をご自身で自覚し、
　今後の学びの方向性を明確化いただくことを主眼に置いています。
　・第1回終了後から第2回前日までの期間：個人ワーク（目安所要時間：3時間）予定
　・第2回：成果発表(※)予定
　　※グループ単位（運営側で編成）で結果をパワーポイントにまとめ、発表。
　　　発表時間：3～5分程度/グループ

【本講座の対象者】
　統計学または機械学習について大学の教養課程水準の知識と、
　エクセル、Python、Rなどでデータセットを扱った経験を有し、以下のいずれかに該当する方
　・進路としてデータサイエンティストをお考えの方
　・統計、機械学習技法を用いたデータ利活用の考えに興味がある方

【教材】2021年6月28（月）配付予定(実施内容は予告なく変更する場合あり)

　第1回：2021年7月3日（土）
　　10:00-11:30　データサイエンス実践入門
　　11:30-14:30　演習課題の説明と課題選択、内容理解（内12:00-13:00は昼休憩）
　　14:30-15:00　全体の質疑応答・注意事項説明

　第2回：2021年7月10日（土）
　　10:00-11:00　成果報告準備
　　11:00-13:30　成果報告会（内12:00-13:00は昼休憩）
　　13:30-15:00　解説・考え方のポイント講座、全体質疑応答
　
　休憩は「成果報告会」を除き、各回で適宜取っていただいて結構です。