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建設業向けデータサイエンティスト育成研修～ＡＩによる分析結果を検証する（１日間）

建設業向けデータサイエンティスト育成研修～ＡＩによる分析結果を検証する（１日間）

分析結果が目的と合致しているかを確認し、効率的に実務へと反映させる

研修No.B ANL696-0200-6240

対象者

  • 若手層
  • 中堅層
  • リーダー層

・建設業界のＤＸ担当者、データ分析を担当している方

よくあるお悩み・ニーズ

  • 現場ごとに条件が違うため、データの活かし方に迷うことが多い
  • 施工データの分析結果が他の現場でも通用するか判断できない
  • 現場判断に使える検証力を身につけ、説明できるようになってほしい

研修内容・特徴outline・feature

本研修では、組織のデジタル変革をＡＩ・データサイエンスなどの技術面から推進する役割を「建設業向けデータサイエンティスト」と定義し、分析結果を疑い、確かめ、判断するための一連の考え方を学びます。具体的には、ホールドアウト法や交差検証法などの代表的な手法を理解し、限られたデータでも現実的に評価できるようになることを目指します。検証プロセスだけでなく、実務のどのような場面で使えるのかを解説していくため、現場の業務改善に直結するスキルが身につきます。

研修のゴールgoal

  • ①各検証方法のメリット・デメリット理解し、実務につなげられる
  • ②分析結果が現場で使えるかものどうか、根拠をもって見極められる
  • ③検証した結果から、さらに仮説を柔軟に見直し修正できるようになる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．分析結果の検証
    （１）分析結果の検証の重要性
    （２）分析結果の検証の方法
講義
  • ２．分析結果の検証手法
    （１）ホールドアウト法（Holdout法）
    （２）交差検証法（Cross Validation法）
    （３）ブートストラップ法
    （４）モデル評価手法の体系的分類
    【ワーク】施工条件などに合わせた検証方法を考え、共有する
講義
ワーク
  • ３．データ分析のプロセスと分析例
    （１）仮説思考による検証
    （２）Pythonによる分析例
    【ワーク】データ分析のプロセスで気をつけるべきことを考え、共有する
講義
ワーク
  • ４．仮説思考による検証
    （１）仮説思考とは
    （２）仮説思考のプロセス
    （３）仮説思考による検証の具体例
    （４）PyCaretを用いた仮説検証のサンプルコード
    （５）仮説思考の結果解釈と修正ポイント
    （６）仮説思考による検証のメリット
    【ワーク】気温等の要因を踏まえた分析の検証を業務に活かす場面を考える
講義
ワーク

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全力Q&A{{list[0]['category']}}関連の全力Q&A

よくあるご質問について、研修のプロとして熱く丁寧に回答します。

カスタマイズ事例～ケーススタディCASE STUDY

本研修のカスタイマイズ事例として、作成したケーススタディを業界別にご紹介します。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

データを取得して分析した後は、その結果が妥当かどうかを確認したうえで、実務に活用する必要があります。近年はＡＩ活用により分析自体のハードルは下がりましたが、その結果を正しく検証し業務判断に使えるかを見極めるには、人の判断が欠かせません。本研修では、検証のための考え方や手法に加え、結果の解釈の仕方や仮説を見直す際の着眼点も学びます。分析結果を目的に沿って実務に反映できるようになる研修として、開発しました。

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