建設業向けデータサイエンティスト育成研修～クラスタリングと次元削減（１日間）

データを正しく分類し、重要な情報を保ちながら、効率よく分析する力を身につける

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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

建設現場のデータをどのように活用すればよいかわからない
異常検知やリスク評価を効率化したい

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、クラスタリングと次元削減の手法を体系的に学びます。

クラスタリングのパートでは、具体的な活用シーンを想定しながら、その手法やメリット・デメリットをおさえます。次元削減のパートでは、PCA、t-SNE、UMAPなど、膨大なセンサーデータを効率的に可視化・分析する手法を習得します。現場のさまざまなデータから課題を構造化し、本質を見抜いたうえで改善策を検討できるようになっていただきます。

研修のゴールgoal

①データを活用するための分類・整理の仕方を理解する
②次元削減によって、クラスタリングの精度を高められるようになる

研修プログラム例program


	内容	手法
	１．はじめに ■建設業におけるデータ分析の重要性	講義
	２．クラスタリング（１）クラスタリングとは？（２）K-meansクラスタリング【ワーク】K-meansクラスタリングが活用できそうな場面を考える（３）階層的クラスタリング（４）DBSCANアルゴリズム【ワーク】 DBSCANアルゴリズムを使って異常値を検知する場面を考える	講義ワーク
	３．次元削減（１）次元削減とは？（２）PCA （３）t-SNE （４）UMAP （５）非線形次元削減手法（６）特徴選択と次元削減の違い（７）オートエンコーダーを用いた次元削減	講義
	４．まとめ【ワーク】クラスタリングと次元削減を活用するデータを考える	ワーク

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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。

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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。

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{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

日々生まれるさまざまな種類の複雑なデータを価値のある情報として活用するためには、分析技術の選択と使い分けが重要です。建設現場であれば、プロジェクトの特性を把握し品質管理や異常検知につなげるために、クラスタリングや次元削減が役立ちます。データの前処理やノイズへの対応は分析結果に大きく影響することから、実務に即した技術を身につけられるよう、本研修を企画しました。