建設業向けデータサイエンティスト育成研修～課題解決のためのデータ収集（１日間）

建設業向けデータサイエンティスト育成研修～課題解決のためのデータ収集（１日間）

正確性と信頼性を担保したデータを活用し、顧客支援とサービス改善につなげる

研修No.B ANL696-0200-6023

対象者

  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職層

・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

  • 何に気をつけてデータを収集すればよいのかわからない
  • ビッグデータを処理するためのスキルを身につけたい
  • 建設現場での進捗確認や資材の在庫管理の場面で、もっとデータを活用したい

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、データ収集をメインで学びます。業界ならではのビジネス課題を理解するとともに、データ収集の目的や重要性、セキュリティ面で考慮すべきことをおさえます。

最後には、データクレンジングと可視化を実践し、そのデータをもとに課題解決に取り組むワークショップを実施します。受講者同士のディスカッションや提案書の作成などを通して、知識とスキルの定着を図ります。

研修のゴールgoal

  • ①建設業におけるデータ収集の重要性を理解する
  • ②データのタイプや形式に適した処理方法を身につける
  • ③意思決定の根拠となり得る、信頼性と正確性を確保したデータを収集できるようになる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．データ収集に求められること
    【ワーク】データ収集に関する疑問や知りたいことを洗い出す
    （１）データ収集の重要性
    （２）データ収集の課題と対応
    （３）データの信頼性と正確性の確保
講義
ワーク
  • ２．データ収集の目的
    （１）ビジネス課題の解決とデータ活用
    （２）意思決定支援のためのデータ収集
    （３）顧客理解とサービス改善のためのデータ活用
講義
  • ３．データ理解とデータ収集の手段
    （１）データタイプの理解
    （２）データ形式の理解
講義
  • ４．データ保護と匿名化
    【ワーク】データの信頼性が必要だと思われる場面を挙げる
    （１）データの信頼性と正確性の確認
    （２）データセキュリティの確保
    （３）匿名化の重要性と技術
    （４）データの規模と更新頻度の考慮
講義
ワーク
  • ５．ビックデータの分析基盤
    （１）ビッグデータの特性
    （２）ビッグデータ処理のためのインフラストラクチャ
    （３）リアルタイムデータ処理とバッチ処理の違い
    【ワーク】業務の中でビッグデータを活用する場面を考える
講義
ワーク
  • ６．pandasによるデータ操作の基本
    （１）pandasの主な特徴
    （２）pandasの基本的な使用方法
講義
  • ７．総合演習～課題解決ワークショップ
    【ワーク】グループごとにデータを活用した課題解決に取り組み、発表する
    ＜テーマ１＞公共交通機関の最適化
    ＜テーマ２＞地域医療サービスの最適化
    ＜テーマ３＞スマートシティにおける都市環境データの活用
    ＜テーマ４＞防災システムの強化
    ＜テーマ５＞再生可能エネルギー導入の最適化
ワーク

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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。

{{theme}}研修のケーススタディ一覧

開発者コメントcomment

データを活かした業務改善、ＤＸ推進に取り組むためには、その目的を明確にしたうえで必要なデータを選択し、適切に収集することが必要です。本研修はデータサイエンスの最初のステップとして、それらの要素を網羅したカリキュラムとして開発しました。データの規模や更新頻度など、収集した情報を扱う際の注意点まで幅広く取り上げます。

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