デジタル技術やデータ利活用で業務プロセスを変革し、新しいビジネスモデルを創造していくデジタルトランスフォーメーション（DX）が、今、社会全体で求められています。一般社団法人デジタルトランスフォーメーション研究機構では、2019年に、KOBE×DXプロジェクト2019で社会人の為の講座を実施しました。 2020年度は、10月9日の「DX入門」を皮切りに、様々な実務者講座が開催されます。みなさま、奮ってご参加ください。
【主催】| 講座名 | 日時 | 定員 | 講習費 |
|---|---|---|---|
| DX入門 | 10/09 (16:00～18:00) | 100名 | 3,000円 |
| DXのための統計基礎 | 10/16 (16:00～18:00) | 50名 | 20,000円 |
| 10/23 (16:00～18:00) | |||
| 10/30 (16:00～18:00) | |||
| 11/06 (16:00～18:00) | |||
| DXのための統計実践 | 11/13 (16:00～18:00) | 20名 | 50,000円 |
| 11/20 (16:00～18:00) | |||
| 11/27 (16:00～18:00) | |||
| DXのための機械学習基礎 | 12/04 (15:00～19:00) | 20名 | 50,000円 |
| 12/11 (15:00～19:00) | |||
| 12/18 (15:00～19:00) | |||
| ＤＸアドバンストコース | |||
| データサイエンス実践入門 | 1/8（16:00～19:00） | 30名 | 15,000円 |
| 統計学を用いたデータ分析 | 1/15（16:00～19:00） | 30名 | 15,000円 |
| 機械学習を用いたデータ分析 | 1/22（16:00～19:00） | 20名 | 15,000円 |
データを活用したビジネス価値創（総合学習） | 1/29（16:00～19:00） | 20名 | 15,000円 |
DX入門では、AIやIoTが社会において変革を促すDXの流れ、DXを支えるデータサイエンス・AI技術、DXがビジネスにもたらす変化について解説し、質疑応答を行います。
【日時】
2020年10月9日（金）16時―18時
【講師】
齋藤 政彦 (神戸大学 数理・データサイエンスセンター センター長)
小澤 誠一 (神戸大学 数理・データサイエンスセンター 副センター長)
南 知惠子 (神戸大学 経営学研究科 教授)
【開催方法】
Zoom
【対象者】
企業・自治体のDX分野の実務に今後または現在かかわる方
【講義内容】
① DX入門
② DXを支えるデータサイエンス・AI技術
③ DXによるビジネスの進化
④ パネル・ディスカッションおよび質疑応答
DXのための統計基礎（4回）は、初級レベルでわかりやすい統計の基本を学びます。
事前にWeb上で講義資料・講義ビデオ（60分程度）を視聴していただき、Zoomによるセッションでは、講義ビデオに関する質問、演習問題の解説などを行います。
【日時】
2020年10月16日、23日、30日、11月6日（金）16時―18時
【講師】
羽森 茂之（神戸大学 経済学研究科教授）
・1991年、Duke University 大学院経済学研究科修了（PhD）
・専門：計量経済学、計量ファイナンス、応用時系列分析、データサイエンス
・President, International Research Institute for Economics and Management
・Distinguished Fellow, International Engineering and Technology Institute
・Honorary Chair Professor, 亜洲大学（台湾）
・著書：Empirical Techniques in Finance (Springer)、AI and Financial Markets (MDPI)、ベーシック計量経済学（中央経済社）他多数。
【対象】
初級レベル
【講義内容】
10/16 第1回「わかりやすいデータの要約方法」
10/23 第2回「わかりやすい２変数のデータの分析」
10/30 第3回「わかりやすい確率変数と確率分布」
11/06 第4回「わかりやすい統計的推論（推定と検定）」
【開催方法】
・講義ビデオ・資料をWeb上で事前に学習いただきます。
・講習当日はZoomによる開催で講師が講義資料について解説・質疑応答・演習を行います。
・解説の様子もWeb上でビデオにて視聴可能とします。
【受講申込】
「DXのための統計基礎」→ こちらからお申込みください
実務で広く利用される回帰分析に関して、その理論を正しく理解し，データ解析の結果を適切に解釈する能力と統計解析環境Rを用いた高度なデータ解析を独力で行える能力を養います。
【日時】
2020年11月13日、20日、27日（金）16時―18時
【講師】
2005年 伊藤忠テクノサイエンス株式会社（現 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社）入社。同社退職後、現在まで欠測データ、高次元データ、非正規データの統計解析に関する理論研究に従事。
2012年 東京理科大学 大学院理学研究科 数理情報科学専攻 博士後期課程 修了(博士(理学))。
日本学術振興会特別研究員DC2、大分県立看護科学大学 看護学部 助教、
神戸大学 大学院海事科学研究科 講師を経て、2020年4月より現職。
【講義内容】
11/13 第1回「2次元データの記述統計」
11/20 第2回「回帰係数に対する統計的推測」
11/27 第3回「回帰分析の応用とモデルの評価」
【開催方法】
・講義ビデオ・資料をWeb上で事前に学習いただきます。
・講義資料に演習問題を提示します。
・講習当日はZoomによる開催で講師が講義資料について解説・質疑応答・演習を行います。
・解説の様子もWeb上でビデオにて視聴可能とします。
【受講申込】
「DXのための統計実践」→ こちらからお申込みください
AI・データサイエンスに必要不可欠な要素である機械学習について、基礎から実データへの適用まで、実データを用いた演習を交えて解説します。
【日時】
2020年12月4日、11日、18日（金）15時―19時
【講師】
2009年 奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 博士後期課程修了(博士(工学))。
機械学習とロボティクス、バイオメカニクス、医工学等との融合領域研究に従事する。
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 助教、神戸大学 数理・データサイエンスセンター 特命講師を経て、2020年2月より現職。
【講義内容】
12/04 第1回「教師あり学習の基礎」
12/11 第2回「教師なし学習の基礎」
12/18 第3回「教師あり／なし学習の実践」
【開催方法】
・講義ビデオ・資料をWeb上で事前に学習いただきます。
・講義資料に演習問題を提示します。
・講習当日はZoomのWebinarによる開催で講師が講義資料について解説・質疑応答・演習を行います。
・解説の様子もWeb上でビデオにて視聴可能とします。
【受講申込】
「DXのための機械学習基礎」→ こちらからお申込みください
企業等の組織が抱える様々な問題を、統計的データ分析や機械学習系技法など、様々なアプローチから問題解決に導く手法を学ぶことができる、実践向きの講座です。
【日時】
2021年1月8日、15日、22日、29日（金）16時―19時
【講師】
2013年大阪大学大学院情報科学研究科博士前期課程修了。
株式会社日立システムズへ入社し、SEとしてITシステム開発に従事。
2016年データサイエンティストとして、データを活用した経営課題解決に従事。
2019年～日立システムズでのデータサイエンティストを牽引する立場として、データ分析によるビジネス課題の解決、先端データサイエンス技術への追従と実務適用推進を担う傍ら、データサイエンス業務の遂行に必要な実践的スキルを社内外に広く展開するべくインストラクターとしても活動中。
【講義内容】
1/08 第1回「データサイエンス実践入門」
1/15 第2回「統計学を用いたデータ分析」
1/22 第3回「機械学習を用いたデータ分析」
1/29 第4回「データを活用したビジネス価値創出（総合学習）」
【開催方法】
・講義ビデオ・資料をWeb上で事前に学習いただきます。
・講義資料に演習問題を提示します。
・講習当日はZoomによる開催で講師が講義資料について解説・質疑応答・演習を行います。
・解説の様子もWeb上でビデオにて視聴可能とします。
【受講申込】
「データサイエンス実践入門」→ こちらからお申込みください
「統計学を用いたデータ分析」→ こちらからお申込みください
「機械学習を用いたデータ分析」→ こちらからお申込みください
「データを活用したビジネス価値創出（総合学習）」→ こちらからお申込みください