人材育成プログラムPROGRAM

2021年度 医薬品・医療機器メーカー様向け 滋賀大学データサイエンス人材育成プログラム

  1. 01概要

    昨今、産業のあらゆる分野で求められているデータサイエンス関連人材ですが、特に医薬・医療機器系企業を対象とした人材育成プログラムを、滋賀大学主催、NPO法人関西健康・医療学術連絡会後援、関西医薬品協会協力、富士通が運営事務局として開催します。

  2. 02プログラム修了後に期待する人材像

    1. 製薬/医療機器系企業活動のデータを活用・解析し、基礎的な知識と技術を習得
    2. 課題解決や新規ビジネスの立ち上げにデータドリブンの視点から判断ができる人材

    人材像の例

    • マーケットを見据えることのできる研究・開発部員
    • データ駆動型次世代MR
    • スマートファクトリーを推進する工場スタッフ
    • 社会課題から新規事業を開拓できる企画部員
    • 会社を活性化する施策を科学的に立案できる人事社員
    • データサイエンティストと各部署を橋渡するキーパーソン  等
  3. 03想定されるご参加者の要件

    • お手持ちのデータや公開されたデータを解析して、業務やビジネスに活用したい方
    • 多様な切り口で解析を行ったり、評価結果をより正しく判断したい方
    • 新規事業開発にデータを活用する意欲がある方
    • 企業や社会のデジタルトランスフォーメーションを推進しようとお考えの方
    • 基礎的な統計学(要約統計量や回帰分析等をExcel等で解析した経験)の知識や、パソコンの操作が苦にならない方

    ※プログラミングの経験は問いませんが、これまでExcelでマクロ機能を使ったことがない、あるいは統計のソフトを使ったことがない、という方にとっては非常に高度な内容だと思います。参考までに、2020年度第7回目と第8回目の難易度のアンケート回答を示します。

    2020年度第7,8回アンケート結果
  4. 04ハンズオントレーニングの概要

    • 理論とツールを同時に学ぶことで、すぐに実践できるスキルを身に着ける
    • 使用言語はR※(RStudio)※データ解析・統計プログラミングとして開発された言語

    ※プログラミングの経験がない方にも対応できるように3回分のセミナーを追加いたしますが、セミナー以外でも自身で復習などをしていただく必要がございます。
    ・オンラインセミナーですが、サポートが充実しています。セミナー中にもチャットなどで質問に対応する他、セミナーの録画動画を提供します。また、slackやchatworkの掲示板機能を用いてセミナーに関連する質問への回答や、補足説明を行います。さらに、ZOOMによる90分程度の個別サポートを実施しています(2020年度は受講生40人に対して、のべ20回程度実施)。参考までに、2020年度第7回目と第8回目の満足度のアンケート回答を示します。

    2020年度第7,8回アンケート結果
  5. 05滋賀大学データサイエンス学部のご紹介

    2017年4月に日本初のデータサイエンス学部を設立。学部教育では、統計学及び情報科学を基礎とした確実なデータ分析力に加えて、社会や企業の直面する課題を発見し、データを通じて解決へ導く構想力を持つ独り立ちレベルの人材の育成を目指す。2019年4月に博士前期課程を、2020年4月に博士後期課程をそれぞれ早期設置し、多くの企業からの院生を受け入れ、課題発見・データ取得・前処理・モデル選択・分析結果の解釈・意思決定という一連の過程を一気通貫に遂行できる棟梁レベルの人材育成を目指す。
    https://www.ds.shiga-u.ac.jp/

    ハンズオントレーニング講師紹介

    佐藤健一: データサイエンス学部教授
    主に統計的データ解析を用いた分野横断的な共同研究に携わる。

    https://sites.google.com/view/ksatoh/

    佐藤健一

    杉本知之: データサイエンス研究科教授
    主に医学統計学,数理統計学,機械学習の研究と教育に携わる。

    https://researchmap.jp/read0091093/

    杉本知之
  6. 06ハンズオントレーニング項目案(変更になる可能性がございます)

    日程 目標 トレーニング内容等
    プレセミナー
    2021/5/25
    13:30-16:30
    Rにさわってみる 電卓機能,代入,ベクトルの基本
    2021/6/8
    13:30-16:30
    Rでデータ処理をカスタマイズする 関数作成,グラフ作成,行列
    2021/6/22
    13:30-16:30
    Rでデータを要約する データハンドリング,データ解析
    本開講
    2021/7/13
    13:30-16:30
    数値予測を出来るようになろう 多次元データの回帰分析と結果の可視化
    2021/8/10
    13:30-16:30
    2値(Y,N)の確率を予測しよう 2値データの回帰分析と要因の組合わせ
    2021/9/14
    13:30-16:30
    データのイレギュラーに対応しよう 外れ値への対応とノンパラメトリック回帰
    2021/10/12
    13:30-16:30
    データの特徴を要約・見える化しよう 多次元データの次元圧縮・クラスタリング
    2021/11/9
    13:30-16:30
    2値(Y,N)の予測の精度を吟味しよう 精度を基にした判別ルートと分類木
    2021/12/14
    13:30-16:30
    テキスト情報の取り扱いと活用をしよう 統計的テキスト解析
    2022/1/11
    13:30-16:30
    正解のない大きなデータセットから類似事象の探索と分類をしよう 教師なし機械学習
    2022/2/8
    13:30-16:30
    正解がある大きなデータセットから特徴量の探索と数値を予測しよう 教師あり機械学習
    2022/3/8
    13:30-16:30
    交流会