コース紹介
【データサイエンス実践コース】
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。
「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。
数理・データ スタディグループＩ
開講場所：大阪大学
講師：中澤 嵩
開講日時：2019年4月20～6月8日
Bacalan株式会社様より不動産データを提供して頂き，「金融工学の不動産分野への応用」をテーマに金融工学や数理・データ科学を専門とする学生・教員が共同で議論し，不動産鑑定書による不動産価格（査定額）や周辺地域の土地価格（路線価）等から得られたデータを活用し，ジャンプ拡散過程，ブラック・ショールズ方程式等を考慮した数理・統計モデルを構築し，MCMCを併用するかたちで不動産価格を予測する．
受付終了
大阪大学 数理・データ スタディグループⅡ
開講場所：大阪大学
講師：中澤嵩
開講日時：2019年6月29日～7月27日
東京大学医学部附属病院・整形外科にて高齢者の運動疾患に関する多種計測・診察・療法の記録として，多様な量的・質的データが蓄積されてきている．データ科学を専門とする学生・教員による最先端の解析と，医師による医学的見解のフィードバックの議論を重ねて，データ解析が運動疾患と療法の関係性やメカニズムにどこまで接近できるのかに挑戦する．
受付終了
データサイエンスPBLⅠ
開講場所：奈良先端科学技術大学院大学
講師：森 浩禎 他
開講日時：(1)8/2, (2)8/2, (3)～(6)グループワーク, (7)9/26, (8)9/26
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、ＡＩ駆動型科学の最先端の幅広い知識と専門性を高めるために、実際のデータを用いたPBLにより、蓄積された膨大なデータの処理、可視化、分析を行い、それらの理解を通じて、その奥に隠れた「真理」や「価値」を引き出して、次世代の科学・技術の進歩や社会の発展に貢献できる能力を涵養する。
受付終了
実践的データマイニング１
開講場所：和歌山大学
講師：吉野 孝
開講日時：2019年8月26日（月）/27日（火）/28日（水）/29日（木）/30日（金）
経営の重要問題は在庫管理．売れ残り管理コスト増加，在庫不⾜の販売機会喪失．データマイニングの⼿法・分析⼿法・流通業界に関する講義をし，POSデータから様々な販売ロス削減に挑戦．売上と天候気温の相関，重点的ロスが出るカテゴリ，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，調査店舗間ロス傾向の差異や多種のデータが含まれる膨⼤なPOSデータの問題点の解決策を探る．企業担当者との発表会や議論する.
受付終了
実践データ科学演習A
開講場所：神戸大学
講師：爲井智也
開講日時：2019年9月4日～6日
神戸市等の地方自治体から、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。
受付終了
実践データ科学演習B
開講場所：神戸大学
講師：爲井 智也
開講日時：2019年9月9日～11日
兵庫県など地方自治体から、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 Learnig)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。
受付終了
数理・データ スタディグループⅢ
開講場所：大阪大学
講師：中澤嵩
開講日時：10月19日～12月14日
ダイセルポリマー（株）によるDLAMP技術（金属／異種材料接合技術）に関する情報（レーザー照射により形成された特殊な金属表面形状の形成プロセスや異種材料との接合強度相関等）から、数理・データ科学、熱・流体・固体力学を専門とする学生・教員が議論し，高速度カメラによる形成プロセスの動画や表面形状のCT、断面画像及び接合強度データを活用し、形成プロセスや接合強度発現機構の解明のためのモデル構築を目指す。
受付終了
実践的データマイニング2
開講場所：和歌山大学
講師：吉野 孝
開講日時：2020年2月17日（月）/18日（火）/19日（水）/20日（木）
地⽅企業は⾼齢化・出⽣率減少・雇⽤多様化・若者県外流出・中⼼街空洞化・社会環境変化の対応に迫られる．問題解決のむやみな⾏動は理解が得られず解決に必要なデータは何か結果を分析し,提案．データマイニングの⼿法・分析の講義後,地⽅企業の問題を考え，仮説を⽴て必要なデータについて検討，データ収集を⾏う．また，可視化を⾏い仮説の検証を⾏う．その結果から問題の解決策を探る．企業担当者との発表会や議論する．