Society 5.0の実現に向けて、色々な専門分野において、適切なデータ活用が極めて重要な時代になってきています。社会に対して価値を創出する知見をデータから発見する「データサイエンス」のスキルは、分野を問わず、必須になると考えています。
データサイエンスで業務改善をしたい。けれど…、何からやってよいかわからないという方（またはチーム）へ、データサイエンスの設計から、一緒に考えます。
お役に立てること
- データサイエンスの設計と試行
データサイエンスのプロセスには、業務理解、データ理解、データサイエンス設計、データクレンジング・データ調製、モデリング（データ分析）、評価と考察、があります。
これらのプロセスに沿って、業務理解とデータ理解について、一緒に考え、データサイエンスの設計を行います。
- データサイエンスの試行内容の教材化とレクチャ
データサイエンスの試行内容を顧客の業務などに浸透させるために、試行内容の教材化とレクチャを併せて行います。内容や結果の読み方を理解していただくことで、より視座の高い議論への繋がります。
活用可能な実績
私たちのノウハウから、スピーディに対応できます。
- データサイエンス設計方法
- 様々なデータサイエンス事例
- データサイエンスに関する教育ノウハウ、講師陣
事例
データ活用による業務効率の向上
インフラメンテナンスの日常業務で、点検や診断のデータを蓄積しているが、これらのデータを活用して業務改善を行いたい。活用可能なデータの調査、データクレンジングを行い、構造物の劣化を推定するモデルを構築し、診断業務の参考資料として利用する。
データサイエンスプロジェクトのスタート
チームが目指すゴールや達成指標を設定して、戦略的にデータサイエンスを行いたいといったニーズに対してお応えいたします。目指すゴールの設定や使えるデータの整備、分析方法の選定など、組織のメンバと一緒に考え、データサイエンスの設計から行っていきます。
また、検討結果の評価方法や評価の実務についても、組み立てます。
データサイエンス検討のゼロスタート
そもそもデータが無い！という方も、ご心配いりません。使えそうなデータがあるかどうか、または、必要なデータが何か、などについても一緒に考えていきます。
北海道大学での実践的なデータサイエンス授業・セミナーの経験から、リテラシー教育からサポートすることができます。