データサイエンス『実践コース』 | データ関連人材育成関西地区コンソーシアム

データサイエンスに必要な知識・スキルの基礎を学んだ後、実際のサンプルデータ等を用いて行う実践的な価値創造プロセスを習得するためのコースです。アクティブラーニングやプロジェクトベーストラーニングにより、実際に手を動かしながら学ぶことができます。

修了要件

基礎コース修了または同等学力の認定及び実践コース2単位以上修得。「基礎コース修了証」取得後に本コースを修了した受講生には、「実践コース認定証」を発行します。

構成科目

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開講時期: 2024年8月21日 ~ 2024年8月23日
概要: 大学院生がもつべきデータ解析に関する基礎知識を総括的に扱います。主に、数学や統計学の復習から、回帰問題・分類問題までを扱います。第1回　数学的準備、計算環境の設定第2～3回　記述統計・推測統計の基礎、演習（1）第4～5回　回帰問題、演習（2）第6～7回　分類問題、演習（3）第8回　まとめ ※原則的に本講義は対面で行います。また、本講義は実践データ科学演習Bの予備知識を補完する授業科目にもなっています。実践データ科学演習Bの履修を予定している学生で、上記の内容について知識に不安がある人は必ず本科目を履修してください。

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開講時期: 2024年11月18日 ~ 2024年11月20日
概要: 現在進行中の第4次産業革命、デジタル変革（DX）においては、IoT、AI（人工知能）、ビッグデータの利用が鍵となり、データサイエンスが新しい学問分野を生み出し、様々なビジネスへの活用も進みつつある。この授業では、人工知能技術のユーザ側の企業と、技術提供企業（シーズ側企業）の事例報告を基に、データサイエンスの実質的応用について課題解決型ワークショップを行う。とくにビッグデータを活用するための方法論、質の高いデータを取得するためのプロジェクトやデータを収集するスキームのデザイン、データから実際に起っている現象を理解するための確率的モデリング手法、確率的潜在意味解析（PLSA）やベイジアンネットワークなどの利用法についても学ぶ。

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開講時期: 2024年8月28日 ~ 2024年8月30日
概要: 授業形態：対面予定　変更がある場合は別途通知する地方自治体から、実際の課題と関連する可能性のあるデータの提供を受け、データ解析・分析による課題の設定と解決を目指したグループワークによるPBL (Project Based Learning) を実施する。教員によるチュータリングを行うとともに、PCおよびExcel、R、Python等も随時活用し、データ分析、解析能力も同時に涵養する。　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　＜授業計画＞１回目：　地方自治体におけるいくつかの課題とデータリストの提供２～３回目：　課題設定とデータの検討・データ解析の手法の検討（チュータリング）４～５回目：　データ収集・統合・前処理とデータ解析の準備・データ解析の実施と検討６～７回目：　データ分析と課題解決案策定の為のディスカッション８回目：　課題解決案のプレゼンテーションとコンペティション、まとめ、評価 ※内容の予定変更があれば、別途連絡する。

PBL

オープンイノベーションWS「金融ビジネスと情報システム工学」終了

神戸大学

演習

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開講時期: 2024年9月9日 ~ 2024年9月10日
概要: 現代の金融ビジネスは、ITがベースとなって進化を続けているが、顧客価値向上のためにITが果たすべき役割は一層大きくなり、DX（デジタル・トランスフォーメーション）が進んでいる状況である。この特別講義では、アルゴリズム・データ構造、サイバーセキュリテイ、情報通信ネットワークなどの情報システム工学の基礎技術が実際の金融ビジネスの中でどのように活用されており、深い関係を持っているかを体験するグループワークによるPBL(Project Based Learning) を行い、それらについて理解を深める。

PBL

データサイエンスコンテスト型PBL実習受付中

神戸大学

演習

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開講時期: 2025年1月6日 ~ 2025年1月24日
概要: 授業形態：対面予定　変更がある場合は別途通知する本実習は、集中講義形式でデータサイエンスコンテスト題材を活用したPBL実習を行う。・Jupyter Notebookの使い方・データの扱いと可視化・データの前処理・分類問題・回帰問題・コンテストの説明・チュートリアル・セミナー・コンテストの結果発表と振り返り

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開講時期: 2024年7月29日 ~ 2024年9月27日
概要: 情報科学、バイオサイエンス、物質科学に関わるデータ駆動型科学の最先端の基礎的な知識とスキルを身につけること、および、データサイエンスの手法を他分野での応用に活かすため、専門の異なる研究者・技術者が協力して融合分野を開拓する際に必要となる異分野間コミュニケーションの能力や挑戦性・総合性を育成することを目的とする。

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開講時期: 2024年7月6日 ~ 2024年8月10日
概要: ★開催日程：7/6.13.27.8/10（土） ★開催場所：大阪大学MMDS（基礎工学研究科I棟204） ★テーマ：「整形外科手術ロボットの開発」整形外科手術で骨加工を行うロボットの開発を行うため、ドリルで骨に穴をあける際にドリルが骨を貫通した瞬間に停止するシステムを構築する。 ★開催方法：ハイブリッド ★スケジュール： 7月6日（土）14:00課題提示、担当研究者プレゼン、グループ分け 7月13日（土）進捗報告（各グループ） 7月27日（土）進捗報告（各グループ） 8月10日（土）成果発表（各グループ）

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開講時期: 2024年8月21日 ~ 2024年8月28日
概要: 店舗経営において重要な問題となるのが在庫管理である．商品が売れ残ると管理コストが増加し，在庫不足になると販売機会を喪失する．本講義では，データマイニングの手法の講義，分析手法の講義，流通業界に関する講義を行ったあと，実際のPOSデータを利用し，様々な販売ロスの削減に挑戦する．例えば，売上と天候気温の相関，重点的にロスが出やすいカテゴリ，廃棄傾向が高まる価格帯，チャンスロス可能性の製造商品，調査店舗間でのロス傾向の差異など，多種のデータが含まれる膨大なPOSデータから，問題点を探し，その解決策を探る．企業担当者も交えた発表会および企業担当者との議論なども予定している．

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開講時期: 2024年9月24日 ~ 2024年9月30日
概要: 問題解決のため，やみくもに行動をおこしても，周りの理解が得られず，根拠不十分のために，具体的な行動に結びつかない．何らかの企画を実施するには，ある程度の根拠の提示が重要となる．本講義では，銀行業に関わるデータを対象として，データマイニングの手法の講義，分析手法の講義を行った後，銀行業のいくつか問題について具体的に考え，仮説を立て必要なデータについて検討する．また，データをもとに，可視化を行い仮説の検証を行う．その結果をもとに問題の解決策を探る．銀行担当者も交えた発表会および銀行担当者との議論なども予定している．

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開講時期: 2024年5月7日 ~ 2024年5月10日
概要

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開講時期: 2024年5月20日 ~ 2024年5月24日
概要

修了要件

構成科目

注意事項