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DX推進スキル標準習得講座(データサイエンティスト )

この講座でできること

AIの活用事例を使ってAI/機械学習の基本的な考え方から機械学習のモデル設計、画像処理を題材に深層学習についても学びます。
ビジネスアーキテクトが進めるプロジェクトの中でのAI/機械学習システム構築フローを元に、データ・AIの仕組みを現場で実装するために必要なこと、またデータからビジネス成果を生むための「データ活用基盤」についても取り扱います。
※経済産業省及び独立行政法人情報処理推進機構（IPA）「DX推進スキル標準」準拠

対象者

・DXの推進において、データを活用した業務変革や新規ビジネスの実現に向けて、データを収集・解析する仕組みの設計・実装・運用を担う人材

・DXで既存事業の高度化と社内業務の高度化を目指す社員全般

・DXで新規事業開発プロジェクトを推進する社員全般

・企業や組織の中でそれぞれの役割を担う人材と協働関係を構築し、連携することでDXを推進する社員全般

学習内容

第1講:AI･データサイエンス①

・機械学習、AIの活用事例を学び、ビジネスにおいてどのような活用方法があるのか理解する（予測、可視化、音声認識、自然言語処理、画像認識）。
・機械学習の基礎を理解する（AI/機械学習/ディープラーニングの関係性と歴史、機械学習の種類、分類/回帰/クラスタリング）。
機械学習を取り巻く現状を学ぶ。基礎から実践に向けて何をしていかないといけないのか理解する。
・機械学習システムを構築するプロセスフローを具体的に学ぶ。
・機械学習システムを構築する自動化AutoMLを理解する。
・ノーコード、ローコードと呼ばれるデータサイエンス基盤を理解する。

第3講:AI･データサイエンス③

・深層学習の活用事例を学ぶ。
・ニューラルネットワークの基本的な仕組みや用語を理解し、深層学習にすることで具体的に複雑な問題がどのように解けるようになっていくのかを理解する。
・深層学習が得意な分野を理解する。
・代表的な画像認識（画像分類、画像診断、物体検出、顔検出、セグメンテーション、画像生成）の種類を理解し、具体例を学ぶ。
・深層学習の処理フローにおける訓練フェーズと推論フェーズを理解する。
・訓練済みの深層学習を利用すれば、すぐにAIが活用できることを理解する。

第2講:AI･データサイエンス②

・機械学習プロジェクトを進めるにあたって、ビジネスアーキテクトと協働して課題を具体的に整理していく方法を理解する（目的、データ、既存システムとの連携など）。
・機械学習プロジェクト全体をアジャイル開発するという考え方と、これまでのウォーターフォール開発との違いを理解する。
・機械学習モデルを設計する方法を理解する（データ、モデル、運用）。
・目的変数、説明変数とは何か、各変数の決め方を理解する。
・機械学習モデルの評価方法を理解する（交差検証など）。
・混同行列を理解し、正解率だけに注目したときの落とし穴を理解する。

第4講:データエンジニアリング

・データプラットフォームが何かを理解する（DWH、データレイクなど）。
・データの流れを理解する。
・データプラットフォームを利用するメリットを理解する。
・データベースの設計概念を理解する（SQL、RDB）。

講師の紹介

三木孝行

三木孝行

株式会社ELAN 代表取締役、株式会社Iroribi 顧問。

ソフトウェア開発会社に勤務し、大手鉄道会社、大手銀行等の大規模基幹システムの開発を統括。 システム・ITにおける、要件定義、設計、開発、リリースまで全工程を経験。データ分析やAIにおけるコンサルティング、AI時代のシステム開発プロジェクトを推進している。 特に、要件が定まる前の段階の顧客に対して、顧客と一体となって様々な視点から最適な技術を設計し、実証実験を推進していく部分に強みを持つ。

＜主な著書＞

『Python実践データ分析100本ノック』（秀和システム 2019年）
『Python実践機械学習システム100本ノック』（秀和システム 2020年）

太田満久

太田満久

株式会社ELAN 代表取締役、株式会社Iroribi 顧問。

2010年、部式会社ブレインパッドにソフトウェア開発エンジニアとして新卒入社。数理的なバックグラウンドを活かし、自然言語処理エンジンやレコメンドアルゴリズムの開発を担当。最新技術の調査・検証やマネジメントを担当した後、Chief Data Technology Officer として会社全体の技術リードを担当。 Google Developers Expert (Machine Learning) として多くの勉強会で登壇。TensorFlow UserGroup のオーガナイザとして、機械学習関連のイベントを定期的に開催。日本ディープラーニング協会人材育成委員。京都大学博士（理学）。

＜主な著書＞

『失敗しない データ分析・AIのビジネス導入 プロジェクト進行から組織づくりまで』(森北出版 2018年)
『現場で使える！TensorFlow開発入門』（翔泳社 2018年）
『実践 Deep Learning』監訳（オライリージャパン 2018年）
『コマンドラインではじめるデータサイエンス』監訳（オライリージャパン 2015年）
『TensorFlow 活用ガイド』（技術評論社 2018年）

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