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※リクエスト・お問合せ等
はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり

オンライン受講/見逃視聴なし → 

オンライン受講/見逃視聴あり → 

・対応急務:データサイエンス部門の編成と人財の確保・育成!
・先行する企業の事例に学ぶ。今、何から始めるべきなのか?

企業におけるデータサイエンス部署・部門

作り方・在り方AI人財の育成方法

<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

電気通信大学 産学官連携センター 特任教授 博士(社会学) 斉藤 史朗 先生

講師紹介

1983年、東京大学法学部卒業。舞台やイベントの企画・デザインに従事。2001年、金融エンジニアリング・グループ入社。データ分析コンサルタントとして活動。アナリティクス・ラボ室長。2017年、ブレインパッドに転職。エバンジェリストとして活動。2018年、東京大学人文社会系大学院にて社会学博士の学位取得。2019年8月より一般社団法人データサイエンティスト協会事務局長。2019年11月より現職。
近年はデータサイエンティスト育成や産学連携に従事。データサイエンティストの養成講座、セミナー・勉強会やシンポジウムの企画・運営などを行う。著書「データサイエンティストの育て方」、訳書「マスタリング・データマイニング」「データマイニング手法 改訂第三版」(海文堂/共訳)他。
*一般社団法人 データサイエンティスト協会 事務局長

日時・会場・受講料

●日時 2022年3月24日(木) 12:30-16:30
●会場  会場での講義は行いません。
●受講料
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
  *1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
 (開催1週前〜前日までには送付致します)。
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
(土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req@johokiko.co.jp

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

下記ご確認の上、お申込み下さい(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
 <req@johokiko.co.jp>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
 →参加方法はこちら
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

■講師より/本セミナーのポイント
・データサイエンスを取りいれたいのだけれど、どうしたら良いのかわからないという方。
・データサイエンスの前にまずはDXだと言われるけど、DXってどうやったらできるのかにお悩みの方。
・データサイエンティストを雇いたいのだけれども、どうしたら良いのかがわからない方。
・データサイエンティストをすでに雇い、あるいはデータサイエンスの部署を作ったけれども、全然、実績が上がらないという方。
 こうしたみなさんに解決の第一歩を踏み出していただくためのアイデアを掴んでいただけます。

■主な受講対象者は?
・部署・組織の構築・編成を検討する立場の方(マネジメント層)
・データサイエンスついての(専門)部署・部門の設立を検討している担当者
・データサイエンスや関連業務を担う社員・人財のフォローやマネジメントをするリーダークラスの方

■本セミナーで得られる主な知識・情報・ノウハウ
・現代社会におけるデータサイエンスの意義
・データサイエンスの先端企業の姿:目指すべきは何か
・組織を変えるデータサイエンス部門とについて
・AI、データサイエンス人財の育成方法

▽受講特典
講師の著書『データサイエンティストの育て方』(海文堂出版)を進呈・郵送させて頂きます。
※原則、セミナー開催日前にはお手元に届くように致しますが、直前のお申し込み者の場合は、セミナー後日に到着となる場合がございます。ご了承くださいませ。
*講演資料については、こちらとは別で、PDFにて電子配布致します。

セミナー内容

はじめに
 ・講師の自己紹介
 ・今日やることのご紹介

1 データサイエンスの意義
 1.1 データサイエンスの現在位置
  ・画像処理でできること
  ・自然言語処理ではここまでできる
  ・今のデータサイエンスやAIではできないこと
 1.2 データサイエンスの歴史
  ・前史としてのCRMとデータウエアハウス
  ・ビッグデータとデータサイエンス
  ・データサイエンス人材の不足
 1.3 データサイエンス2.0
  ・2019年より前のBoomとは
  ・2019年前後を境としたビジネス界の変化
  ・雇用環境の変化
 1.4 これからどういう時代になるのか
  ・どこでもデータサイエンス:ほぼ全ての産業がDS化する
  ・誰でもデータサイエンティスト:文科省の「リテラシー」計画
  ・経営のリソースの転換:データとDS技術をもった人間が基軸に

2 データサイエンス化・AI化の課題
 2.1 まず、何をしたら良いのかがわからない
  ・なぜ、データサイエンスやAIを導入しようと考えたのか
  ・必要な時に、欲しい形でデータを視ることができない
  ・データを使って何をしたら良いかがわからない
 2.2 「うちはデータ活用できています」問題
  ・部署ごとにバラバラにデータを分析していて統合されていない
  ・実は自部署に都合の良いところしか見てない&見せてない
  ・PoCばかり繰り返している
 2.3 データサイエンスの専門部署を作ったのは良いが
  ・現場との乖離
  ・人が辞めていって定着しない
  ・改善止まりで新しいビジネスを作り出せない
 2.4 デーサイエンスを始めたいから組織を作りたい
  ・そもそも人が採れない
  ・従来の業務に落とし込むのは誰か?
  ・組織ありきで大丈夫か?

3 先行者は今どうなっているのか?
 3.1 組織(企業)がデータサイエンス化するとはどう言うことか?
  ・現状をデータによって把握している
  ・データに基づいて意思決定している
  ・データから新しい価値を生み出している
 3.2 お手本としてのDeNA
  ・事業の核としてのゲームやエンターテイメント
  ・新しい分野への進出:ヘルスケアやオートモーティブ
  ・データサイエンス&AI技術の外販
 3.3 DeNAのデータドリブンな組織
  ・そもそもデジタルで「紙」を使っていなかった
  ・データで経営を視る・考える
  ・やりたいことをデータを使って考えることができる
 3.4 DeNAのデータ活用2.0
  ・全社がデータ化した実績の上に、データを活用する新しい部署を作った
  ・Topデータサイエンティストを集める仕掛け
  ・職能に応じた組織分業

4 今、何から始めるべきなのか?
 4.1 次のステージとして目指すべきもの
  ・事業会社がDS化するための軸としての「現場xAI」
  ・事業会社がDS化するためのスタートをどう切るのか
  ・当面の目標としての「理想」図
 4.2 DSの専門家の知恵をどう活用するか
  ・ヘッドハンティングした人材の活用
  ・外部のコンサルティング会社の活用
 4.3 事業とDSをつなぐ人材をどう育てるか
  ・「現場をよく知る」ことの重要性
  ・DS人材に現場を教えるvs.現場の人にDS教育を行う
 4.4 個々の事業部のスキルレベルをどう底上げするか
  ・現場のスキルの重要性
  ・「データ」を会社の共通言語にする
  ・各部署にKeyとなる人を作る

まとめ

<質疑応答>

*Zoomウェビナーの機能「Q&A」をご利用いただけます。
*口頭質問も可能です。適宜ミュートを解除致します。
*セミナー後の講師へのメール質問も可能です。(量や内容次第では回答しかねることもございます。ご了承くださいませ。)

セミナー番号:AD220313

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