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--> ホーム センター概要 学部生の方へ 大学院生の方へ お問い合わせ ホーム センター概要 学部生の方へ 大学院生の方へ お問い合わせ データ関連人材育成関西地区コンソーシアム(大学院生対象) ホーム > 関西地区コンソーシアム > B：実践コース Bコース：データサイエンス『実践コース』 Aコースで5単位、Bコースで2単位を取得した受講生には、「データサイエンス認定証」を発行します。 データサイエンスに必要な知識・スキルの基礎を学んだ後、実際のサンプルデータ等を用いて行う実践的な価値創造プロセスを習得するためのコースです。アクティブラーニングやプロジェクトベーストラーニングにより、実際に手を動かしながら学ぶことができます。 ※ 受講を希望する方は各講義の募集期限をご確認の上、こちらの受講登録手順に従い、登録を行ってください。 ※ 現段階で日程が未確定のものについては、詳細が決まり次第、掲載いたします。 ※ （参考）前年度の講義内容はこちら--> 滋賀大学講義 滋賀大学キャンパスカレンダーはこちら 滋賀大学シラバスはこちら [科目名] 教師あり学習 [日程] 春学期(集中 5/9 - 5/13) [募集期限] 2022年4月8日(金)※受付は終了しました [単位] 2単位 [目的と概要] 入力と出力の組が観測されるデータに対して用いられる教師あり学習について学ぶ。教師あり学習では、観測されているデータだけではなく、将来観測されるデータに対する当てはまりの良さ(汎化能力)を評価する必要がある。本講義では、教師あり学習で用いられる様々な分析手法および、その中で汎化能力を高めるための方法について学ぶ。 [科目名] 教師なし学習 [日程] 春学期（集中 5/23 - 5/27） [募集期限] 2022年4月8日(金)※受付は終了しました [単位] 2単位 [目的と概要] 教師となる応答変数がないデータに対して用いられる教師なし学習について学ぶ。教師なし学習では、データ自身の特徴を量的変数で表す方法と、質的変数で表す、つまり分類を考える方法がある。本講義では、異常検知や推薦システムを学び、それらを題材に、データの特徴を表す方法として、行列分解や深層学習に基づく方法などを、分類手法として、混合分布モデルや密度ベースクラスタリングなどを学ぶ。 --> 大阪大学講義 大阪大学キャンパスカレンダーはこちら 大阪大学シラバスはこちらのページの「大阪大学学務情報システム（KOAN）外部公開シラバス」から検索してください [科目名] スタディグループⅠ [日程] 2021年5月8日 ~ [募集期限] 2021年5月7日(金)※受付終了しました [開講場所] Web開催 [目的と概要] スタディグループでは，最前線の研究と直結した未解決の課題に対して，関連する分野の専門家とともに集中的に議論し，グループワークを通して具体的な解決法を見出すことを目的としている。 ※ 単位互換制度対象科目ではありません。（大学の単位にはなりません） --> [科目名] データサイエンス インターンシップ [日程] インタラクティブマッチング（学生による自己アピールと参加企業とのキャリアマッチング）に参加いただいた上で、インターンシップに参加 [募集期限] 随時募集を行っています（詳細は数理・データサイエンスセンターまでお問い合せください） [単位] 2単位 ※ 単位互換制度対象科目ではありません。（大学の単位にはなりません） [科目名] BコーススタディグループⅠ ★開催日：9月2日（土）、9日（土）、16日（土）、（30日（土）予備日）13時30分から16時30分 ★開催場所：大阪大学基礎工学研究科I棟204 ★研究テーマ：「熱応力シミュレーションを用いたデータ駆動モデリング」 ★開催方法：対面 ★課題提供先：外資系企業 詳細 https://duex.jp/course/dsp https://duex.jp/course/detail/dsp/305 --> [科目名] BコースPBL「数理工学PBL」 [開催日] 2024年3月23日～2024年3月24日 [内容] テーマ：自然言語処理と深層学習 1日目（5h）：自然言語処理と深層学習の基礎 ・Python速習，基本的な文字列処理 ・Webからのテキスト取得と前処理 ・日本語に対する自然言語処理 ・深層学習の基礎（仕組みと進展，Kerasの基礎） 2日目（5h）：深層学習による自然言語処理 ・分散表現 ・アテンション ・Hugging Faceライブラリによる高度自然言語処理 [詳細] https://duex.jp/course/dsp https://duex.jp/course/detail/dsp/308 神戸大学講義 神戸大学キャンパスカレンダーはこちら 神戸大学シラバスはこちら [科目名] 実践データ科学演習A 実践データ科学演習B データサイエンス特論2 データサイエンスコンテスト型PBL実習 日本総研×神戸大学 オープンイノベーションワークショップ「金融ビジネスと情報システム工学」 [科目名] 実践データ科学演習A [日程] 集中講義 第2Q・9月1日(木)～5日(月) ※予備日 9月6日(火) [募集期限] 2022年8月20日(金) [単位] 1単位 [目的と概要] 兵庫県や神戸市等の地方自治体から、実際の課題と関連する可能性のあるデータの提供を受け、データ解析・分析による課題の設定と解決を目指したグループワークによるＰＢＬ（Project Based Learning）を行う。 [科目名] 実践データ科学演習B [日程] 集中講義 第2Q・9月8日(木)～12日(月) ※予備日 9月13日(火) [募集期限] 2021年8月20日(金)※受付終了しました [単位] 1単位 [目的と概要] 兵庫県や神戸市等の地方自治体から、実際の課題と関連する可能性のあるデータの提供を受け、データ解析・分析による課題の設定と解決を目指したグループワークによるＰＢＬ（Project Based Learning）を行う。 [科目名] データサイエンス特論2 [日程] 集中講義 11月8日～10日 [募集期限] 2022年10月13日(木)※定員になり次第募集終了 [単位] 1単位 [目的と概要] 現在進行中の第4次産業革命においては、IoT、AI（人工知能）、ビッグデータの利用が鍵となり、データサイエンスが新しい学問分野を生み出し、様々なビジネスへの活用も進みつつある。この授業では、人工知能技術のユーザ側の企業と、技術提供企業（シーズ側企業）の事例報告を基に、データサイエンスの実質的応用について課題解決型ワークショップを行う。 [科目名] データサイエンスコンテスト型PBL実習 [日程] 集中講義 2023年1月 6日(金) 2～5限 2023年1月20日(金) 5限 2023年1月27日(金) 5限 2023年2月 3日(金) 3･4限 [募集期限] 2022年10月13日(木)※定員になり次第募集終了 [単位] 1単位 [目的と概要] 本講義では、Pythonを用いたデータサイエンスコンテストによるPBL実習を通して、分類問題・回帰問題などに対する基本的な手法を活用できるようになるとともに、実データを扱う上で、データの前処理の重要性について理解を深める。 [科目名] 日本総研×神戸大学 オープンイノベーションワークショップ「金融ビジネスと情報システム工学」 [日程] 集中講義 2023年2月15日(水) 2~5限 2023年2月16日(木) 2~5限 [単位] 1単位 [募集期限] 2022年10月13日(木)※定員になり次第募集終了 定員のため受付終了(10/3 17:00) [目的と概要] 現代の金融ビジネスでは、ITがベースとなっており、ITの理解なしにはビジネスや社会を動かす事はできない。この特別講義では、アルゴリズム・データ構造、サイバーセキュリティ、情報通信ネットワークなどの情報システム工学の基礎技術が実際の金融ビジネスの中でどのように活用されており、深い関係を持っているかを体験するグループワークによるPBL(Project Based Learning) を行う。 --> 和歌山大学講義 和歌山大学キャンパスカレンダーはこちら--> 和歌山大学シラバスはこちら [科目名] 実践的データマイニング1 [日程] 2022年8月19日(木) ~ 2022年8月29日(月) [募集期限] 2022年5月24日(火)※受付は終了しました [単位] 2単位 [目的と概要] 店舗経営において重要な問題となるのが在庫管理である．商品が売れ残ると管理コストが増加し，在庫不足になると販売機会を喪失する．本講義では，データマイニングの手法の講義，分析手法の講義，流通業界に関する講義を行ったあと，実際のPOSデータを利用し，様々な販売ロスの削減に挑戦する．例えば，売上と天候気温の相関，重点的にロスが出やすいカテゴリ，廃棄傾向が高まる価格帯，チャンスロス可能性の製造商品，調査店舗間でのロス傾向の差異など，多種のデータが含まれる膨大なPOSデータから，問題点を探し，その解決策を探る．企業担当者も交えた発表会および企業担当者との議論なども予定している． [科目名] 実践的データマイニング2 [日程] 2022年9月26日(月) ~ 2022年9月30日(金) [募集期限] 2022年5月24日(火)※受付は終了しました [単位] 2単位 [目的と概要] 問題解決のため，やみくもに行動をおこしても，周りの理解が得られず，根拠不十分のために，具体的な行動に結びつかない．何らかの企画を実施するには，ある程度の根拠の提示が重要となる．本講義では，銀行業に関わるデータを対象として，データマイニングの手法の講義，分析手法の講義を行った後，銀行業のいくつか問題について具体的に考え，仮説を立て必要なデータについて検討する．また，データをもとに，可視化を行い仮説の検証を行う．その結果をもとに問題の解決策を探る．銀行担当者も交えた発表会および銀行担当者との議論なども予定している． --> 問い合わせ先 こちらのお問い合わせフォームからお願いします。 関西地区コンソーシアム A：基礎コース B：実践コース C：医療データ基礎･実践コース 受講を希望する方へ サイトポリシー リンク 規則集（学内専用） サイトマップ アクセス・お問い合わせ 〒657-8501 神戸市灘区六甲台町1-1 TEL: 078-803-5753 © 数理・データサイエンスセンター All Rights Reserved.