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: 2021年2月27日 ~ 2021年2月28日
概要: 機械学習初学者が，深層学習の入門から応用まで全体像を把握できるようになる． 1. Pythonの入門 2. 深層学習入門（単回帰，線形と非線形分離，勾配法，回帰からニューラルネットへの拡張，バックプロパゲーション，色々なニューラルネット，等） 3. 深層学習入門（深層学習フレームワークを使った実装） 4. 応用的トピックス（自然言語処理）・2/27（土） 10:30~11:00 講演会[未定] 11:00~17:00 深層学習講習会（休憩13:00~14:00）[小池敦] ・2/28（日） 10:30~11:00 講演会[未定] 11:00~17:00 深層学習講習会（休憩13:00~14:00）[山田和範]

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開講時期: 2020年10月24日 ~ 2020年12月19日
概要: 「生体作用に影響する因子の可視化」(I304で実施※オンライン参加も可) 第1回：10月24日（土）13-16時　課題提示第2回：11月14日（土）13-16時　グループワーク第3回：11月28日（土）13-16時　グループワーク第4回：12月19日（土）13-16時　成果発表第2回目、第3回目はアルコールスプレーの準備や定員30名の講義室を使用し感染症対策を行った上で大阪大学基礎工学研究科I304室にて対面でも受講が可能となりました。グループワークとなり小規模なインターンシップの要素もあるので可能な方はぜひ基礎工学研究科I304室の会場でご受講ください。オンラインをご希望の方は別途オンライン接続情報を送付いたします。 (2020/11/9更新)

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開講時期: 2020年4月8日 ~
概要

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開講時期: 2020年4月8日 ~
概要

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開講時期: 2020年12月22日 ~ 2020年12月24日
概要: 現在進行中の第4次産業革命においては、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。

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開講時期: 2020年9月7日 ~ 2020年9月9日
概要: 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。

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開講時期: 2020年9月14日 ~ 2020年9月16日
概要: 兵庫県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。

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」受付終了

神戸大学

演習

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開講時期: 2021年2月15日 ~ 2021年2月16日
概要: 現代の金融ビジネスでは、ITがベースとなっており、ITの理解なしにはビジネスや社会を動かす事はできない。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) を行う。授業の概略は以下のとおり。 1日目 2限目　ガイダンス、アルゴリズムとデータ構造 3～5限目　企業におけるシステム開発の全体と業務フロー設計 2日目 2限目　人工知能概説 3限目　メガ金融グループにおける人工知能の活用事例紹介 4・5限目　人工知能アイデアソン、振り返り・表彰

PBL

データサイエンスコンテスト型ＰＢＬ実習終了

神戸大学

演習

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開講時期: 2021年1月1日 ~ 2021年2月28日
概要: データサイエンスコンテストによるPBL実習を通して、Pythonを用いたデータの一連の取り扱い方を実践的に学ぶ。 1日目　2限目　Jupyter Notebookの使い方　3限目　データの扱い・可視化　4限目　分類問題・回帰問題　5限目　データの前処理・コンテストの説明 2日目　5限目　チュートリアル・セミナー 3日目　5限目　チュートリアル・セミナー 4日目　3・4限目　コンテストの結果発表・振り返り ◎コンテスト課題への取り組みは1～4日目までの期間（1ヶ月程度）で随時実施すること。

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開講時期: 2020年8月24日 ~ 2020年8月28日
概要: 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.

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開講時期: 2020年9月24日 ~ 2020年9月29日
概要: 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．

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開講時期: 2020年7月28日 ~ 2020年9月29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。

修了要件

構成科目

注意事項