建設業向けデータサイエンティスト育成研修～データ分析の基礎を網羅する（１日間）

建設業向けデータサイエンティスト育成研修～データ分析の基礎を網羅する（１日間）

現場目線のデータ活用を広く学び、建設業界のＤＸを実現する

研修No.B ANL696-0200-6022

対象者

  • 中堅層
  • リーダー層
  • 管理職

・建設業界のＤＸ担当者
・ＤＸ推進の計画立案を担っている方

よくあるお悩み・ニーズ

  • ＤＸ推進と言われても、自社でどのように進めたらよいのかわからない
  • 建設業界でデータサイエンスがどのように利用されるかを知りたい
  • データ分析の概論が知りたい

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」と定義します。期待される役割や身につけるべきスキルを整理したうえで、データサイエンスのプロセスやその目的を学びます。分析スキルとあわせて重要な論理思考や仮説思考にも触れ、実務で使えるPythonの基本文法を学びます。総合演習では、ＤＸプロジェクトを企画立案する想定で、現状を分析して仮説を立てるところから挑戦いただきます。

＊この研修ではＰＣおよび、Googleアカウントを使用します。事前にアカウントをご用意ください＊
※Windows版のExcel（2021／2019／2016／Microsoft 365（旧Office365）版）を使用して説明します

研修のゴールgoal

  • ①ＤＸの文脈でデータサイエンスがどのように活用できるか理解する
  • ②ＡＩや機械学習の仕組み、活用の仕方を把握する
  • ③Pythonの基礎知識を習得し、幅広く分析できるようになる

研修プログラム例program
内容
手法
  • １．建設業向けデータサイエンティストとは
    （１）定義
    （２）役割
    （３）必要となるスキル
講義
  • ２．ＤＸとデータサイエンスとの関連について
    （１）データサイエンスとは
    （２）データサイエンスの活用事例
    （３）ＤＸとデータサイエンスの関連性
    【ワーク】ＤＸを推進するにあたって必要と考えるスキルを挙げる
講義
ワーク
  • ３．データサイエンスにおけるＡＩの位置づけ
    （１）ＡＩとは
    （２）特化型ＡＩと汎用型ＡＩ
    （３）機械学習
    （４）ＡＩができること
    （５）データサイエンスにおけるＡＩの活用
    【ワーク】業務でＡＩを利用している場面を共有する
講義
ワーク
  • ４．データサイエンスにおける分析手順
    （１）データ収集
    （２）データ前処理
    （３）データ可視化
    （４）データ分析
    （５）モデル構築
講義
  • ５．分析を行う上で必須である論理的思考と仮説思考
    （１）論理的思考の重要性
    （２）論理的思考の基本
    【ワーク】フレームワークを用いて、要因を分析する
    （３）仮説思考とは
講義
ワーク
  • ６．データ分析のためのPython基礎入門
    （１）はじめに～なぜPythonなのか
    （２）Python環境の設定
    （３）文字コードについて
    （４）変数とデータ型
    （５）基本的な演算
    （６）文字列の操作
    （７）リストとデータの操作
    （８）条件分岐
    （９）ループ
    （10）関数
    （11）モジュールのインポート
    （12）ファイル操作
    （13）例外処理
    （14）基本統計分析
    （15）簡単な予測モデル
講義
  • ７．総合演習～ＤＸ推進プロジェクトを立案する
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

ＤＸ推進を企画するといっても、検討すべき対象の範囲が広く、必要なスキルの習得と計画の策定はなかなか難しいものです。今回はそのような課題を解決するとともに、ＤＸに必要とされるスキルの全体像をつかめるように研修プログラムを構成しました。総合演習では、他の受講者の意見を聞きながら視野を広げることができるため、現場での実践に役立てていただきたいと考えます。

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