seminarsougoguide_2021

ビッグデータ時代のデータリテラシー1日コース(リテラシー)SQC機械学習活用の推進に必要なデータの観察眼を習得できます!機械学習の急速な発展は、モノづくりの分野にも多大な影響を及ぼしています。機械学習の能力が高まるにつれて解析結果への依存が高まり、その結果として技術者がデータを固有技術的な視点で吟味する機会が減っています。またデータ構造(「系」から「個」へという観測視点の変化)も始まっており、求められる認知能力も変わっています。モノづくりに関わる技術者は、ビッグデータ時代のデータリテラシー(読み書き能力:目の前のデータを読み取り、次の分析アクションにつなげていく能力)の習得が必要不可欠です。当コースでは、これからの技術者に必要とされるデータリテラシーの基本を習得いただけます。特徴●ビッグデータ時代に必要とされるデータリテラシーについて平易に解説します。●AIのフレーム問題、データ構造の変化(個を測って系を知る)、特徴量などについて扱います。●フリーソフト「R」を用いた演習を行います。対象・AI(人工知能)、機械学習、IoT推進に携わる技術者で、データの解析につなげる準備の基本を学びたい方・データの解析につなげる準備の基本についてこれから学ぶ初心者の方・データの解析につなげる準備に携わる実務者で、従来のデータリテラシーとの違いを学びたい方・社内でデータの解析方針を立案する実務者の方カリキュラム～1日コース9:30〜18:00参加費35,200円(一般)/29,700円(会員)*税込講師吉野睦(㈱デンソー)午前データリテラシー概論(本講の背景)データリテラシー復活系の代表値を考えるフレーム問題・誤認識午後データ可視化と理解(Understanding)分布と外れ値、変数間の関連性解析方針とデータ準備(Preparation)尺度変換、技術視点に沿ったデータ変換回数12日程5月17日(月)12月6日(月)モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンス入門コース(データ入門)SQCビッグデータを業務活用するために必要な機械学習の基礎を習得できます!現在、計測技術の進歩により、生産における多大な項目をリアルタイムで全数測定することが可能となりました。データ解析技術も進歩し、高性能PCやクラウド環境、AI(人工知能)を用いてビッグデータを高速に処理することも可能となりました。これら2つの進歩は、従来よりも付加価値の高い「モノづくり」を実現可能なものとしました。慢性不良問題の解決、AIによる人の技能の置き換え、異常検知などがその例です。この環境変化に対応していくために、これからの技術者は従来のSQCに加えてデータサイエンスを習得することが重要となります。その最初の一歩として、ぜひ当コースをご利用ください。特徴●データサイエンス・機械学習を活用するために必要な基本的な考え方・手法を習得できます。●統計ソフトJUSE-StatWorks【機械学習編】を用いた演習を行います。●従来のSQC手法を習得した方のステップアップとして最適のコースです。対象・モノづくりに携わる実務者でビッグデータを業務に活用したい方・従来のSQC手法のステップアップとしてデータサイエンスの習得をお考えの方・前提知識として、品質管理検定(QC検定)2級程度の知識をお持ちの方・データサイエンティストを目指している方で解析スキルを身につけたい方講師斯界の実践経験豊富な講師が指導にあたります参加費119,900円(一般)/104,500円(会員)*税込回数12日程5月26日(水)〜28日(金)11月29日(月)〜12月1日(水)午後(午前の続き)機械学習のための統計基礎データ前処理(午前の続き)機械学習(クラスタリング)機械学習(回帰)(午前の続き)総合演習(グループ討議)その他の機械学習カリキュラム～3日間コース第1日9:30〜18:00午前オリエンテーションデータサイエンス概論機械学習のための統計基礎第2日9:30〜16:30機械学習(次元圧縮)機械学習(クラスタリング)第3日9:30〜16:30機械学習(分類)50