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  • 2022年10月18日 データサイエンスによる問題解決法

    下記日程でオンラインセミナー開催を予定しております。予定日以外での開催はお問い合わせください。参加者1名でも開催いたします。また、企業研修として活用される場合にはご相談ください。

    請求書の発行等をご希望の場合は、info@kensyu323.comまでご連絡ください。

     

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    <日時>

    10月27日木曜 10時~16時(申込締切10/25 12時)

    11月7日月曜 10時~16時(申込締切11/4 12時)

    11月8日火曜 10時~16時(申込締切11/4 12時)

    11月9日水曜 10時~16時(申込締切11/7 12時)

    11月10日木曜 10時~16時(申込締切11/8 12時)

    11月11日金曜 10時~16時(申込締切11/9 12時)

    11月14日月曜 10時~16時(申込締切11/11 12時)

    11月16日水曜 10時~16時(申込締切11/14 12時)

    11月21日月曜 10時~16時(申込締切11/18 12時)

    12月5日月曜 10時~16時(申込締切12/2 12時)

    12月6日火曜 10時~16時(申込締切12/2 12時)

    12月7日水曜 10時~16時(申込締切12/5 12時)

    12月8日木曜 10時~16時(申込締切12/6 12時)

    12月9日金曜 10時~16時(申込締切12/7 12時)

     

    <費用>

    参加費:5,000円

    別売PDFテキスト:5,000円

     

    <概要>

     DXの進展により、日々の業務フローの改善が進行している。材料開発においてMIが普及したが、日々の研究開発においてAIを持ち出すまでもなく、データサイエンスを業務フローの一部に取り入れるだけで業務効率が大きく変化する。

     データサイエンスについて、1970年代に日本科学技術連盟が発表した新QC7つ道具として多変量解析が紹介されている。ただし、その手法はそれほど普及せず、今日のビッグデータ解析で再度注目されるようになった。

    しかし、多変量解析を含めデータ中心の開発手法が仮説を中心に進める従来の科学的な開発手法と異なるカテゴリーの問題解決法であることに気がついているだろうか。アカデミアにおいてMIが活発に研究されるようになったのは、科学と非科学の境界が動き始めたイノベーションと捉えるべきである。仮にMIで芳しい成果が出ていなくても、人間の頭脳によるデータ駆動の問題解決法には注目する価値がある。

    本セミナーでは、これまで科学的に進められてきた研究開発にタグチメソッドの導入で引き起こされたイノベーションを解説し、データ駆動の問題解決法が新技術の創造と業務スピード向上に有効であることを事例により示す。

    また、MSエクセルで蓄積されたデータを解析しやすいようにまとめなおすノウハウを開示する。解析プログラムの使用法と事例を中心に解説するので、高度な数学の知識が無くてもデータサイエンスを駆使できるスキルを身に着けることが可能である。

    データサイエンスで利用頻度の高い重回帰分析と主成分分析を中心に材料開発の事例を用いて解説するが、解析プログラムの使用法を説明するので材料開発以外の技術者でもスキルを習得できる。

     

     

    <目次>

    1.DXの進展と研究開発

     (1)トランスサイエンス

     (2)マテリアルズインフォマティクス(MI)

     (3)データ駆動による研究開発の意味

     (4)タグチメソッド(TM)によるイノベーション

     (5)データ駆動による難燃性新ポリマーアロイ再生材の開発事例

    2.問題解決法とデータ処理

     (1)問題解決法と新QC7つ道具

     (2)データサイエンスによる問題解決

     (3)データ処理の重要性

    3.Python概論

     (1)プログラミング言語概論

     (2)オブジェクト指向概論

     (3)Python概論

     (4)MS-エクセルデータ整理術

    4.重回帰分析の活用の仕方

     (1)重回帰分析と問題解決法

     (2)事例:ポリウレタン発泡体の難燃化技術

     (3)事例:劣化寿命予測法

    5.主成分分析

     (1)主成分分析と問題解決法

     (2)事例:電気粘性流体の耐久性問題

     (3)事例:難燃性PC/ABSの工程問題

    6.まとめ

     (1)データサイエンスとAI

     (2)ディープラーニング

     (3)科学と技術

     (4)実験のやり方、データのまとめ方


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