人材育成プログラムPROGRAM

2024年度 医薬品・医療機器メーカー様向け 滋賀大学データサイエンス人材育成プログラム

• プログラム概要
• プログラム参加申込

1. 01概要

   昨今、産業のあらゆる分野で求められているデータサイエンス関連人材ですが、今般その中でも特に医薬・医療機器系企業を対象とした人材育成プログラムを、滋賀大学主催、富士通が運営事務局として開催します。

   ※ご検討の参考となりますように、令和4年度のセミナーの録画の一部をご覧いただけます。

2. 02本プログラムの修了により期待できる人材像

   1. 製薬/医療機器系企業活動のデータを解析・把握して活用することができる人材
   2. 課題解決や新規ビジネスの立ち上げにデータドリブンの視点から判断ができる人材

   人材像の例

   • マーケットを見据えることのできる研究・開発部員
   • データ駆動型次世代MR
   • スマートファクトリーを推進する工場スタッフ
   • 社会課題から新規事業を開拓できる企画部員
   • 会社を活性化する施策を科学的に立案できる人事社員
   • データサイエンティストと各部署を橋渡するキーパーソン　　等

3. 03想定されるご参加者の要件

   • お手持ちのデータや公開されたデータを解析して、業務やビジネスに活用したい方
   • 多様な切り口で解析を行ったり、評価結果をより正しく判断したい方
   • 新規事業開発にデータを活用する意欲がある方
   • 企業や社会のデジタルトランスフォーメーションを推進しようとお考えの方
   • 統計解析の学習経験はあるが利用経験があまりない方

   ※プログラミングの経験は問いませんが、これまでExcelでマクロ機能を使ったことがない、あるいは統計のソフトを使ったことがない、という方にとっては高度な内容です。難易度、満足度いずれも高い水準を目指してセミナーを行っています。予習復習も必須です。参考までに、2022年度第7回目と第8回目の難易度のアンケート回答を示します。

   

   

4. 04ハンズオントレーニングの概要

   • 理論とツールを同時に学ぶことで、すぐに実践できるスキルを身に着けることができます。
   • 使用言語はR※（RStudio）※統計解析・データ解析のために開発されたプログラミング言語で、行いたい解析を最小限の記述で実装できます。

   ※サポートが充実。セミナー中にもチャットなどで質問に対応する他、セミナーの録画動画を提供。また、SlackやChatworkの掲示板機能を用いてセミナーに関連する質問への回答や、補足説明や個別サポートも行います。毎回、課題を出すことで理解を促します。学習内容を手持ちのデータへ適用する際の相談にも応じています。参考までに、2022年度第7回目と第8回目の満足度のアンケート回答を示します。

   

   

5. 05滋賀大学データサイエンス学部のご紹介

   2017年4月に日本初のデータサイエンス学部を設立。学部教育では、統計学及び情報科学を基礎とした確実なデータ分析力に加えて、社会や企業の直面する課題を発見し、データを通じて解決へ導く構想力を持つ独り立ちレベルの人材の育成を目指す。2019年4月に博士前期課程を、2020年4月に博士後期課程をそれぞれ早期設置し、多くの企業からの院生を受け入れ、課題発見・データ取得・前処理・モデル選択・分析結果の解釈・意思決定という一連の過程を一気通貫に遂行できる棟梁レベルの人材育成を目指す。
   https://www.ds.shiga-u.ac.jp/

   ハンズオントレーニング講師紹介

   佐藤健一: データサイエンス学部教授
   20年にわたり医学研究所で統計解析を担当。多変量解析の研究も行う。

   https://sites.google.com/view/ksatoh/

   

   杉本知之: データサイエンス学部教授
   主に医学統計学、数理統計学、機械学習の研究と教育に携わる。

   https://researchmap.jp/read0091093/

   

   寺口俊介: データサイエンス学部准教授
   主に、バイオインフォマティクス、機械学習、理論物理学分野の研究、教育に携わる。

   https://researchmap.jp/teraguch

   

   ※受講者多数の際は、サポート教員を増員します。

6. 06ハンズオントレーニング項目案（変更になる可能性がございます）

   日程（予定）	目標	トレーニング内容等
   プレセミナー
   2024/5/28(火)	R言語を使ってみよう	変数、ベクトル、データフレーム
   2024/6/18(火)	R言語でプログラミングしよう	スクリプト、制御構文、関数作成
   2024/7/9(火)	R言語でグラフを描こう	様々なグラフやヒートマップ
   メインセミナー
   2024/7/30(火)	数値予測をしよう	多次元データによる回帰分析と結果の可視化およびその解釈
   2024/8/20(火)	2分類の確率を予測をしよう	2値データへの回帰分析と要因の組み合わせ
   2024/9/10(火)	散布図の特徴に合わせて要約してみよう	ノンパラメトリック回帰と外れ値への対応
   2024/10/1(火)	データの特徴を要約・見える化しよう	多次元データの次元縮約とクラスタリング
   2024/11/5(火)	2分類の予測の精度を吟味しよう	精度を基にした判別ルールと分類木
   2024/12/3(火)	テキスト情報を数値化して活用しよう	統計的テキスト解析
   2025/1/14(火)	正解のない大きなデータセットから類似事象の探索と分類をしよう	教師なし機械学習
   2025/2/4(火)	正解がある大きなデータセットから特徴量の探索と数値予測をしよう	教師あり機械学習
   2025/2/18(火)	交流会

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