データ関連⼈材育成プログラム受講⽣募集

◆データ関連⼈材育成プログラムって何？企業や⼤学等が連携して，データ関連技術（AI，IoT，ビッグデータ，セキュリティ等）を⾼度に駆使する⼈材を発掘し，関連する知識・スキルの習得に加えて，キャリア開発，活躍の促進を⼀貫して⾏うプログラムです．

◆具体的な中⾝は？下記のカリキュラムを受講可能です．A：データサイエンス基礎コース⼤阪⼤学・神⼾⼤学にて開講＆e-Learningにて提供内容：課題設定，データサイエンス全体俯瞰能⼒向上，データ収集・統合，データ分析，データ解釈の能⼒を⾝につける座学講義各⼤学のプログラムを相互補填・連動して提供します．本学開講（e-Learning）「Pythonを⽤いたデータマイニング⼊⾨Ⅰ」「Pythonを⽤いたデータマイニング⼊⾨Ⅱ」

B:データサイエンス実践コースオープンデータ・企業が公開するデータを活⽤した問題解決型（実践型）PBL，インターンシップ，共同研究型研修（実習）プログラムを実施本学開講「実践的データマイニング１」

（担当：吉野他，集中授業8⽉）「実践的データマイニング２」

（担当：吉野他，集中授業2⽉）

◆認定証って？コース修了者には認定証を授与します．Aコース（約半年間）…基礎コース修了証Aコース+Bコース（1年間〜）…データサイエンス認定証

◆参加するには？下記から申し込みできます．Bコースは和歌⼭⼤学でも開講しています．「和歌⼭⼤学データ関連⼈材育成プログラム」http://www.wakayama-u.ac.jp/dtier/data/

実践的データマイニング１の紹介実践的データマイニング１の紹介

流通業界の実際の問題解決へ挑戦

生のPOSデータ（商品売り上げ情報）

を用いた分析

チームで問題解決の提案，流通業界の担当者へのプレゼン・議論

授業内容

授業内容

実践的データマイニング２の紹介

地方の問題解決へ挑戦

・仮説の設定・多種のデータを分析・解決方法の提案

授業内容

チームで問題解決の提案，行政の担当者へのプレゼン

・議論

授業内容

食品ロス

少子高齢化過疎若者の流出

中心街の空洞化学力低下

在庫管理問題

和歌山大学の学生の将来像

データ分析はまかせて！就職に使える！

研究に使える！

和歌山大学の学生の将来像

データ分析はまかせて！就職に使える！

研究に使える！

シラバスデータ関連⼈材育成プログラム 和歌⼭⼤学開講授業（Bコース）

◆データサイエンスって何？データサイエンスとは，データの分析についての学問分野です．主に⼤量のデータ（ビッグデータ）から，何らかの意味のある情報，法則，関連性などを導き出します．◆なぜ，データサイエンスが重要か？以前から，統計やデータ分析という分野がありました．近年，世の中の多くの事象を，データとして取り扱うことができるようになってきています．そのため，多くの意思決定の際に，データの理解や分析結果の理解が必要になってきました．現在，データサイエンスの位置づけは，ITリテラシーと同じ位置づけになりつつあり，データサイエンスは，社会で必要となる基礎⼒（当たり前の能⼒）の⼀つと考えられています◆データサイエンス分野に関する⽇本の戦略⽇本では，すべての⼤学⽣に対して，数理・データサイエンス教育を受講可能とするための戦略を進めています．特に，⼤学院においては，基礎学⼒に加えて，課題設定⼒，コミュニケーション⼒など，⾼い能⼒が問われています．

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多くの地方銀行は，キャッシュレス化の浸透など，社会環境の大きな変化への対応に迫られている．このような，問題解決のため，やみくもに行動をおこしても，根拠不十分のために，具体的な行動に結びつかない．本講義では，問題解決のために必要なデータを検討する．また，得られた結果を分析して，解決方法の提案に挑戦する．本講義では，データマイニングの手法の講義，分析手法の講義を行った後，銀行の抱えている問題の対策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，データをもとに分析し，仮説の検証を行う．その結果をもとに解決策を探る．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．

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講　義 実践的データマイニング１提　供 和歌山大学，株式会社オークワ，株式会社サイバーリンクス講　師 吉野　孝，伊藤淳子，大西剛，貴志祥江，松山浩士 ほか開講日時 令和元年8月26日～30日開講場所 和歌山大学　学術情報センター第3演習室受講対象者博士前期課程および博士後期課程在学中の学生，社会人

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．

評価方法 毎回の出席は必須．分析内容，プレゼン，質疑，レポートなどで評価を行う．

第1回目タイトル：諸注意・準備，データの分析（１）・諸注意やデータ分析のための準備をする．・データの分析に関する講義を行う．

第2回目 タイトル：データの分析（２）・データの分析に関する講義を行う．

第3回目タイトル：流通業界の紹介，課題の紹介（１）・流通業界，利益構造などの講義を行う．・流通業界の課題について講義を行う．

第4回目タイトル：実データを用いた分析方法（１）・実際のPOSデータを用いた分析に関する講義を行う．・pandasの使い方

第5回目タイトル：実データを用いた分析方法（２）・実際のPOSデータを用いた分析に関する講義を行う．・pandasを用いた分析方法

第6回目タイトル：実データを用いた分析方法（３）・実際のPOSデータを用いた分析に関する講義を行う．・pandasを用いた分析方法とその可視化

第7回目タイトル：仮説の検討とデータ分析，プレゼン作成・データ分析のために仮説の検討を行う．・データ分析およびプレゼンの作成を行う．

第8回目 タイトル：発表会１向けのプレゼン作成・データ分析およびプレゼンの作成を行う．

第9回目タイトル：発表会１：企業担当者向けのプレゼンテーションとインタビュー・企業担当者向けのプレゼンテーションを行う．・企業担当者に対して，業務に関するインタビューを行う．

第10回目 タイトル：仮説の修正とデータの再分析（１）・インタビュー結果をもとに，仮説の修正を行う．

第11回目 タイトル：仮説の修正とデータの再分析（２）・仮説の修正をもとに，データの再分析を行う．

第12回目 タイトル：仮説の修正とデータの再分析（３）・データの再分析結果をもとに，仮説の検証を行う．

第13回目 タイトル：発表会２向けのプレゼン作成（１）・発表会向けのプレゼンを作成する．

第14回目タイトル：発表会２向けのプレゼン作成（２）・発表会向けのプレゼンを作成する．・グループ内で，想定質疑などへの対応を行う．

第15回目タイトル：企業担当者向けのプレゼンテーションと講評・企業担当者向けのプレゼンテーションを行う．・企業担当者から講評をもらう．

シラバス