【中止】AI時代を勝ち抜くためのデータサイエンス作法【超入門】～データの活用を助けるTRAD～

セミナー趣旨

　データの活用が社会のキーワードの一つになって久しい。しかし、実際には単なる「データの利用」に留まっていることが多い。データの利用だけならばとりたててサイエンスの必要はないが、データの本当の価値を引き出すにはサイエンスの助けを借りる必要がある。
　本セミナーでは、失敗しないデータ活用のために最低限心得ておくべき事柄である「データサイエンス作法」を伝授する。数学や統計学の知識は不要である。むしろ、データサイエンス作法実践に適した環境が必要となる。
　そのため、本セミナーでは、データ視覚表示環境TRAD (http://datascience.jp/TRAD.html）をベースに話を進める。セミナー開始前に一度ダウンロードし試されることをお勧めする。

習得できる知識

・データ活用のノウハウ
・データの多様性への対処
・データの変容
・データの価値評価と流通
・データの視覚表示

セミナープログラム

【第1章】資料, 情報, データ
　1.1 データの利用と活用
　1.2 データ倫理
　　　1.2.1 データリテラシー
　　　1.2.2 データの価値評価
　　　1.2.3 データの権利
　1.3 データ形式
　1.4 データベクトル
　1.5 データテーブル

【第2章】データの視覚表示
　2.1 視覚表示
　2.2 豊かな視覚表示
　　　2.2.1 データベクトルの属性
　　　2.2.2 データテーブルの属性
　2.3 経軸の並べ替え
　　　2.3.1 分散規準
　　　2.3.2 クラスタリング
　2.4 プレゼンテーション

【第3章】フィルタリング
　3.1 変量のフィルタリング
　　　3.1.1 脊椎後弯症データ
　3.2 変量のフィルタリングと記録のフィルタリング
　　　3.2.1 車の評価

【第4章】データの型
　4.1 数値
　4.2 非数値
　4.3 型の視覚表現
　4.4 型の変更
　4.5 型変更の及ぼす効果

【第5章】データの変容
　5.1 正規化
　5.2 基数系
　5.3 複数の論理型

【第6章】並行座標プロット
　6.1 並行座標プロット
　6.2 TextilePlot

【第7章】Rとの連携
　7.1 Rとの役割分担
　7.2 モデル化

【第8章】データファイルの読込
　8.1 ファイル形式
　8.2 文字コード
　8.3 複合ラベル
　8.4 転置
　8.5 複数テーブルの併合
　8.6 エクセルシート

【第9章】ハイパーリレーション
　9.1 データテーブルのリンク
　9.2 ハイパー属性

【第10章】外部データの参照
　10.1 データファイル
　10.2 RDB
　10.3 DandD
　10.4 閉鎖環境の構築

<質疑応答>

■講演中のキーワード
・データサイエンス
・データベース
・データの視覚表示
・TRAD
・データの価値発見

セミナー講師

株式会社 データサイエンスコンソーシアム
代表取締役 理学博士
柴田里程 先生

■経歴
1973年 東京工業大学理工学研究科修士課程修了
1974年～1984年 東京工業大学理学部助手
1984年～1997年 慶應義塾大学理工学部助教授
1997年～2014年 慶應義塾大学理工学部教授
2006年 日本統計学会賞受賞
2013年 (株)データサイエンスコンソーシアム設立、代表取締役就任
2014年～ 慶應義塾大学名誉教授
2014年～2017年 早稲田大学客員教授
■専門および得意な分野・研究
データサイエンス
時系列解析
Java programming
■本テーマ関連学協会での活動
日本統計学会

セミナー受講料

1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円
　＊学校法人割引；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

※新型コロナウイルスの感染防止の一環として当面の間、昼食の提供サービスは中止させて頂きます。