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建設業向けデータサイエンティスト育成研修～目的に応じた分析手法（半日間）

建設業向けデータサイエンティスト育成研修～目的に応じた分析手法（半日間）

的確な分析を業務改善に活かすための流れを、データセットの選定から学ぶ

研修No.B ANL696-0200-6073

対象者

  • 若手層
  • 中堅層

・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

  • 過去データや分析モデルのバイアスに気づかず、誤った結論を出してしまう
  • 収集したデータを活かし、担当案件の遅延を回避できるようになりたい

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、データ分析の重要性とその種類を学びます。

データ分析は意思決定をサポートする重要な要素です。建設業界であれば、施工の進捗データを分析することで工事のリスクを予測し、対策を講じることができます。研修では事例を交えながら、目的やデータの特性に合わせて分析手法を選定するポイントを理解します。また、間違ったクラスタリングやアルゴリズムを使用した場合の失敗例を取り上げ、データ分析の注意点もおさえます。

研修のゴールgoal

  • ①自業務におけるデータ分析の目的と課題を理解する
  • ②異なる視点や条件を考慮し、包括的なデータセットを設定できる
  • ③分析したデータを業務改善に活かせるようになる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．データ分析
    【ワーク】これまで行ったことがあるデータ分析について共有する
    （１）データ分析の重要性を理解する
    （２）データ分析の方法を学ぶ
    （３）データ分析の注意点を学ぶ
講義
ワーク
  • ２．データ分析の重要性
    （１）データ分析の目的
    （２）データ分析における留意点
    （３）データ分析の課題
    【ワーク】自組織のデータを分析する際の課題を考える
講義
ワーク
  • ３．データ分析の方法
    （１）目的による手法の分類
    （２）統計的データ分析の種類と事例
    （３）機械学習の種類と事例
    （４）ディープラーニングの種類と事例
    （５）ビジュアルデータ分析の種類と事例
    【ワーク】自業務に関連するデータ分析を行う際の目的を考える
講義
ワーク
  • ４．データ分析の注意点
    （１）データの選択
    （２）データの前処理
    （３）データの分析手法
講義
  • ５．まとめ
    【ワーク】業務の中で、どのようなデータを選択して分析を行うかを共有する
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

データ分析に基づく意思決定は、感覚や経験に頼るアプローチとは異なり、より正確で信頼性の高い結果をもたらすことが期待できます。その結果を導くうえでポイントになるのが、目的に応じた分析の仕方を理解することです。自業務においてどのような分析手法が合っているのか、受講者同士で考えを共有し、現場でのデータ活用につなげていただけるよう、本研修を企画しました。

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