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モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンス入門コース
製造業におけるビッグデータ解析概論

今日のビジネス界では、ビッグデータに対する期待が高まるとともに、ビジネスとビッグデータ解析をつなげられる人材、いわゆる「データサイエンティスト」の育成が急務であると言われています。この動きは、経営やマーケティングの分野にとどまらず、大規模・高次元データの増加にともない、工業の分野でも見られるようになってきました。
当コースでは、モノづくりに携わる技術者向けに、ビッグデータ解析に用いられるデータサイエンスや機械学習を平易に解説いたします。自社のビッグデータ活用方法にお悩みの方、データサイエンティストを目指している方に当コースをおすすめします。

特徴

● 従来型の問題解決法(SQC等)にプラスして、ビッグデータ解析に基づく問題解決法が習得できます。
● 1人1台パソコンを配付のうえ、フリーソフト「R」を用いたビッグデータ解析演習を多数行います。
● ビッグデータの解析により、従来のSQC手法では解決できなかった慢性不良が撲滅できるようになります。
● 4日間のうち、<基礎編>のみの受講も可能です(<活用編>のみの参加はできません)。
● 前提知識が不安な方でもご参加いただるように、本コース受講前に「予備コース」をご用意しておりますので、ぜひご利用ください。
 *予備コースのみの参加はできません。

対 象
・ モノづくりに携わる実務者で、ビッグデータを業務に活用したい方
・ 製造業に携わる技術者で、自社のビッグデータの活用方法にお悩みの方
・ データサイエンティストを目指している方で、解析スキルを身に付けたい方
・ 前提知識として、大学教養程度の行列の知識、多変量解析(重回帰分析、主成分分析等)の概論的知識をお持ちの方
会 場
東京・日科技連 東高円寺ビル
講 師
吉野 睦((株)デンソー)他
参加費
(税込)
【基礎・活用編】 130,680 円(一般)/ 118,800 円(会員)
【基礎編】 72,360 円(一般)/ 64,800 円(会員)
【予備コース+基礎編】 96,120 円(一般)/ 86,400 円(会員)
【予備コース+基礎・活用編】 154,440 円(一般)/ 140,400 円(会員)

カリキュラム

4日間コース(基礎編・活用編各2日間)

日程
内容
予備コース
9:30~18:00
■午前
行列の知識(大学教養程度)

■午後
多変量解析(重回帰分析、主成分分析等)の概論
基礎編
第1日
9:30~18:00
■午前
今、なぜモノづくり企業でデータサイエンスが必要なの

■午後
ビッグデータ解析前の処理
基礎編
第2日
9:30~18:00
■午前
ビッグデータを用いた異常の検知①(密度分布)

■午後
ビッグデータを用いた異常の検知②(識別モデル・生成モデルと分類器)
さらに詳しく学ぶには、宿題の説明
活用編
第3日
9:30~18:00
■午前
宿題解説
ビッグデータを用いた要因解析①(データ解析の準備)

■午後
ビッグデータを用いた要因解析②(罰則付き回帰lasso)
活用編
第4日
9:30~18:00
■午前
ビッグデータを用いた要因解析③(グラフィカルモデリング、グラフィカル・ラスー)

■午後
(午前の続き)総合質疑

日程

回数
開催日
開催地
申込状況
第1回
【基礎編+活用編】
2017年5月30日(火)~31日(水)
2017年6月29日(木)~30日(金)
東京
締切
第1回
【基礎編】
2017年5月30日(火)~31日(水)
東京
締切
第1回
【予備コース+基礎編】
2017年5月29日(月)~31日(水)
東京
締切
第1回
【予備コース+基礎編+活用編】
2017年5月29日(月)~31日(火)
2017年6月29日(木)~30日(金)
東京
締切
第2回
【基礎編+活用編】
2017年11月7日(火)~8日(水)
2017年12月4日(月)~5日(火)
東京
締切
第2回
【基礎編】
2017年11月7日(火)~8日(水)
東京
締切
第2回
【予備コース+基礎編】
2017年11月6日(月)~8日(水)
東京
締切
第2回
【予備コース+基礎編+活用編】
2017年11月6日(月)~8日(水)
2017年12月4日(月)~5日(火)
東京
締切

セミナーの日程、開始・終了時刻、カリキュラム、会場は、都合により変更することがあります。また、諸般の事情によりセミナーの開催を中止することがありますので、あらかじめご了承ください。

[カテゴリー]品質管理:手法/多変量解析法/実験計画法

問い合わせ先

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品質経営研修センター 研修運営グループ SQC・REチーム(SQCセミナー関係)
 TEL:03-5378-1214 FAX:03-5378-9842 E-Mail:sqcsemi@juse.or.jp

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