Tecnos Data Science Engineering

SERVICE データ分析支援サービス

データサイエンティスト育成支援サービス

AIビジネスを実践するための
データサイエンス講座シリーズ

製造業向けデータ分析実践研修の提供開始 ~製造業を対象とした体験型研修~
(2021.4.21プレスリリース)


データ分析実践研修のご紹介はこちら

TDSEでは、データ分析の実務担当者はもちろんのこと、AIプロジェクトマネージャーやAI活用を推進する経営層など、幅広いお立場の方に向けた研修コンテンツをワンストップでご提供しています。

AIやデータサイエンス組織を企業内に根付かせるためには、データサイエンティストと、AIを推進する・プロジェクトをマネージする、といった立場の方々との協力が不可欠です。

データサイエンティスト育成はもとより、データサイエンス組織の内製化支援やデジタルトランスフォーメーション推進の一環として、お客様の業務やお立場、ご要望に合わせて最適な研修メニューをご提供させていただきます。

研修は、これまで数々のプロジェクトを実施してきた経験豊富なデータサイエンティストが講師を担当します。

掲載されている講座内容は一例です。
業界向けのカスタマイズなども可能ですので、ぜひお気軽にお問合せ下さい。

*スマートフォンでご覧の場合は、画像を横にスクロールすることで全体をご覧いただけます。

提供講座一覧

No. 研修名 対象者 要素 講座種類 区分
経営層 管理者層 実務層 ビジネス データサイエンス エンジニアリング
1 データ分析実践研修 体験型研修 データ
サイエンティスト
育成支援講座
2 AiPRP研修
3 データ分析自習型研修 自習型研修
4 OJT(メンターサポート・プログラム) 常駐型
5 OJT(受け入れプログラム) 受け入れ型
6 Deep Learning 実践ハンズオントレーニング 実践ハンズオン
トレーニング
(Microsoft Azure)
7 Azure Machine Learning ハンズオントレーニング
8 Azure ML+IoT ハンズオントレーニング
9 Aidemy Business Cloud(株式会社アイデミー提供) e-ラーニング
10 初めてのAI ~AIビジネスの進め方~ 座学研修 管理者(PM)
向け講座
11 AI事例紹介
12 アルゴリズム入門
13 エグゼクティブ向け​データサイエンス研修​ 座学研修 エグゼクティブ
向け講座

資料ダウンロードはこちら

データサイエンティスト育成支援講座

1.データ分析実践研修

本研修では分析のステップごとにTDSEの経験豊富なデータサイエンティストがフィードバック・アドバイスを行い、受講者が自立して分析業務を遂行できるように育成します。
実際にデータ分析を行う際には、分析プロセスの理解はもちろん必要ですが、どのように分析結果を実務に接続していくのかを考え、分析報告書を作成していく必要もあります。本研修ではそれら全てを含めた一連のプロセスを体験していただき、業務をデータ分析で改善することのできるデータサイエンティストを育成する研修となっています。

本研修は従来型の研修プログラムにおいてみられるような「きれいなデータセット」や「簡略化されたビジネス背景」を排除することにこだわり、現実に近いデータを追及しています。
分析業務未経験者が自走して分析業務を行えるところまで体験していただきますので、分析組織の内製化ニーズにもお答えする研修となっております。

データ分析実践研修 業種別シナリオ

製造業向けシナリオ:金属板外観検査の自動化 <New!> 
金融業向けシナリオ:与信審査
※受講者数、期間、内容、分析環境、オンライン、受講者のレベルに応じた変更、お客様保有データを活用する形への変更等、個別ニーズに応じてカスタマイズ可能です。

概要 内容 到達目標 形式 研修期間
基礎研修
初めてのAI
第0章  はじめに
第1章 AIを活用すると何ができるのか
第2章 AIプロジェクト実現に必要な考え方
第3章 AIプロジェクトのマネジメント
第4章 AIプロジェクトを実施する上でのポイント
AI活用の知識習得 体験型研修
*オンラインでの研修実施に対応予定
3か月~
(企画・準備期間含む)
基礎研修
事例紹介
AI活用事例
基礎研修
アルゴリズム入門
分析を始める前の大前提
分析でできること、できないこと
分析の精度を決める要因
アルゴリズム入門
分析手法の分類
分析手法の紹介
ステップ0 研修概要や事前説明など AI・データサイエンス活用手法の理解
ステップ1 分析設計書のフィードバック
データ理解の説明
各チーム打合せや作業実施
作業計画/スケジューリング/役割分担など
どのようなアウトプット、実務接続、ビジネスゴールにするのかをヒアリングし、分析設計書やWBSなどを引くことができる
ステップ2 データ理解結果のフィードバック
データ準備とモデリングの説明
各チーム打合せや作業実施
理解可能なデータの入手、記述調査、品質調査、分布調査などを行える
ステップ3 データ準備結果のアドバイス
モデリング結果のアドバイス
各チーム打合せや作業実施
データクレンジング、統合集約などを適切に行うことができる
ステップ4 モデリング結果のフィードバック
分析の報告資料の作り方とポイント
各チーム打合せや作業実施
適切なアルゴリズム、有効な指標を選択し、モデリングの実施、モデル検証まで実践できる成功基準に対して結果を評価し、プロセスの見直しや次のステップの決定などを行うことができる
ステップ5 報告資料へのアドバイス
各チーム打合せや作業実施
分析報告書の作成ができる
ステップ6 フィードバック 分析の一連の作業を実施することができる

データ分析実践研修の概要例・実施事項とアウトプット(参考)

*スマートフォンでご覧の場合は、画像を横にスクロールすることで全体をご覧いただけます。

2.AiPRP研修(提案~企画/分析設計~分析作業)

概要 研修内容 形式 研修期間
研修概要説明 研修内容 体験型研修 6か月~(企画・準備期間含む)
企画&データ分析設計 営業からのブリーフィング
顧客ヒアリング
提案書作成
-簡易分析設計 
‐工数概算、スケジュール概算
提案書提示
分析設計書詳細作成
分析WBS/スケジュールの作成
データ分析フェーズ データ分析実践研修を参照
-環境構築
-データ理解
-データ準備
-モデリングおよび検証
中間報告会の実施(2回想定)
-資料作成
最終報告会の実施(1回想定)
振り返り&フィードバック 研修受講者様自身での振り返り
研修全体を通してのフィードバック想定

3.データ分析自習型研修

研修名 研修内容 形式 研修期間
データ分析自習型研修 事前説明
自習学習
*手順書や参考ソースコードの提供あり
*分析テーマ:時系列為替予測
*アルゴリズム:Randam Forest、Elastic Net等
自習型研修 1.5か月~
(企画・準備期間含む)

4~5.OJTトレーニング

No. 研修名 講師 研修内容 形式
4 メンターサポート・プログラム あり 弊社のデータサイエンティストがメンターとして貴社プロジェクトの実行メンバーをサポート 常駐型研修
5 OJT受け入れプログラム あり 貴社のデータサイエンティスト候補を弊社のプロジェクトに参加いただき、経験を積む 受け入れ型研修

6~8.Microsoft Azureを活用したハンズオントレーニング

No. 研修名 アジェンダ 形式 研修期間
6 CNTK 実践トレーニング
(入門編・実践編)
【入門編】
1.ディープラーニングとは
2.単層パーセプトロンから多層パーセプトロンへ
3.ディープラーニングと、その基本要素
4.各種深層ネットワーク
5.畳み込みニューラルネット
6.再帰型ニューラルネット
【実践編】
1.Deep Learningの近年成果と概要
2.畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の概要
3.【演習】Azur.VMの構築体験
4.【演習】CNNの分析/コーディング体験
5.再帰型ニューラルネットワーク(RNN)の概要
6.【演習】RNNの分析/コーディング体験※実習付き
集合研修 研修:入門編、
実践編各1日、
自習期間:2週間
7 Azure Machine Learning
ハンズオントレーニング
1.Azure MLの概要について
2.Azure MLを使ってWebサービスを作ってみよう
3.離反分析モデル(TDSEオリジナルテンプレート)を使ってAzure MLの本格的動作を確認しよう
※実習付き
集合研修 研修:1日、
自習期間:2週間
8 Azure Machine Learning +
IoTハンズオントレーニング
1.機械学習の概要、メリット、使いどころ、事例紹介
2.機械学習分析の進め方、よく使われるアルゴリズム
3.AI活用のための組織と役割
4.一般的な機械学習演習(Azure ML演習)
5.リアルタイム異常検知システムの構築(Azure ML演習)※実習付き
集合研修 研修:1日、
自習期間:2週間

9.Aidemy Business Cloud

Aidemy Business Cloudは株式会社アイデミーが提供する、80以上(2021年2月現在*毎月追加更新)のAI・最先端技術講座が常時オンライン受講可能な教育サービスです。

機械学習の環境構築なしで学習が始められ、学習の進捗を管理画面上で把握することが可能なため、受講者や導入担当者の負担を最小限に抑え、学習を始めることが出来ます。

TDSEでは、データサイエンス活用人材の早期育成を目的として、お客様の業務課題やデータサイエンティストに求めるスキルレベルを考慮し、Aidemy Business Cloud上で提供される教育コンテンツを活用した研修コース設計を行います。

Aidemy Business Cloud についてはこちら

2021年1月25日 Aidemy Business Cloud上で、
TDSEが提供した学習コンテンツ「製造業のAI活用(導入事例)」が
リリースされました!

動画の続きが気になる方は是非、株式会社アイデミーにお問合せ下さい。
株式会社アイデミーへのお問合せはこちら

管理者(PM向け)AI講座

No. 研修名 概要 形式 研修期間
10 初めてのAI 第0章 はじめに
第1章 AIを活用すると何ができるのか
第2章 AIプロジェクト実現に必要な考え方
第3章 AIプロジェクトのマネジメント
第4章 AIプロジェクトを実施する上でのポイント
座学研修
(講師派遣)
4時間
11 AI活用事例 AI活用事例 座学研修
(講師派遣)
4時間
12 アルゴリズム入門 分析を始める前の大前提
分析でできること、できないこと
分析の精度を決める要因
アルゴリズム入門
分析手法の分類
分析手法の紹介
座学研修
(講師派遣)
4時間

エグゼクティブ向けAI講座

No. 対象 教育メニュー アジェンダ 形式 研修期間
13 AIビジネスを推進する
企業の決定権者向け
エクゼクティブ向けAI講座 1.データサイエンスを定着させることの難しさ
2.データサイエンスとは何か
3.データサイエンスの実現に必要な活動と組織
4.データサイエンス戦略の考え方
5.経営が気を付けるべきこと
座学
(講師派遣)
2時間

※アジェンダは一例です。プログラムは予告なく変更する可能性があります。

※価格など、詳しくはお問合せください。

講師派遣もご対応いたします。詳細は弊社営業までお問合せください。

サービス導入事例

あいおいニッセイ同和損害保険株式会社

オンライン教育と集合研修を組み合わせて
効率的にデータサイエンティストを育成する

あいおいニッセイ同和損害保険株式会社 様


関連サービス

関連製品

活用シーン

  • 組織を強化する
    • 新卒採用
    • 中途採用
    • 最適人材配置
    • 離職予測
    • 採用最適化
    • スキル育成
    • 離反(退職)予測
  • 業務を効率化する
    • 稼働最適化
    • FA(Factory Automation)
    • 出荷検品
    • ロボットティーチング
    • 社会インフラ
    • 配送最適化

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