平成28年度 新潟大学高度技術研修「統計ソフトウェア「R」を活用したデータ分析コース」
2016.11.14 更新
目的
民間企業および公的機関の研究者、技術者、教育・研修従事者等に対して、種々の情報を提供すると共に、その活用方法や先端的かつ高度な技術習得を行うための自己研鑽等の場を提供します。
また、高度情報技術社会にも対応可能な人材育成、国際化・資格化の支援等を通して地域社会の活性化に貢献・寄与することを目的とします。
概要
受講対象者を少数に限定するので、個人の習熟度に応じた柔軟性のある指導を受けることができます。講師は新潟大学の教員が担当し、施設は新潟大学を利用します。
開設コース
本年度は、統計ソフトウェア「R」を活用したデータ分析コースを開設します。
修了者には修了証書が授与されます。
統計ソフトウェア「R」を活用したデータ分析：基礎から実践まで＜概要＞
「IoT時代」が到来し、集まるデータが一気に増大しています。製造業においては、従来の設計・製造段階から発生するデータだけでなく、工場の生産設備自体に各種センサが組み込まれ、設備の稼働情報や環境情報等のデータも収集できるようになってきています。建設土木業においても、従来の設計関係情報や進捗管理情報だけでなく、建設機材の稼働情報や、橋梁・道路の劣化情報等のデータも収集できるようになってきています。しかし、データが集まってきても分析の方法がわからない、あまりに大量の（ビッグな）データが集まってきて、どのように扱えばいいか見当もつかない、というのが、現場の方々の実情ではないでしょうか。
一方で、大量のデータの加工分析を委託される情報サービス企業や、ビッグデータの分析サービスを事業化していきたIT企業においても、いろいろな統計分析・機械学習のソフトウェアを試行錯誤しながら検討・開発を進められていますが、果たしてそれが理論上正しいものであるのか、自身がもてない状況ではないでしょうか。
そこで、本学の工学部情報工学科では、今後さらに拡大するビッグデータの分析作業に備え、統計分析ソフト「R」を使いながら、統計分析・機械学習の基礎知識を学ぶ講座を開講します。本研修は、座学だけでなく、受講者ご自身にノートPCを持参していただき、「R」での演習を交えて、ビッグデータ分析技術を身につけていく、２日間の研修コースです。
募集要項
募集人員、受講資格および講習料
- 募集人員 １０名
- 受講資格 技術者・開発者
- 講習料 ８，０００円
※新潟大学産学連携協力会会員へは講習料支援があります。
詳しくは、協力会事務局へお問い合わせください。（お問い合わせ先：電話025-262-7553）
開設期間
平成２８年１１月１４日（月） ～ 平成２８年１１月１５日（火）
研修会場
新潟大学 工学部A棟 １０１室 （キャンパスMAP N２）
受講申込み受付期間
平成２８年１０月３日（月） ～ 平成２８年１１月４日（金）
お申込み手続
- 受付は、原則として先着順となりますので、事前に下記申込先へお電話いただき、申込状況をご確認ください。
- お電話にて申込み状況をご確認いただけましたら、受講申込書（冊子：開講のご案内と募集要項に添付）に必要事項を記入の上、「受付期間」内に金融機関にて講習料をお振込みください。（振込手数料は受講者の負担となります。）その後、金融機関の受領印のある「受講申込書」を書き「申込先」へ送付（または持参）してください。
- 募集人員を超えた場合は受講をお断りする場合がありますので、ご了承願います。
- 申込後に受講できなくなった場合は、必ず下記の申込先にご連絡願います。
- 講習料振込の際、金額はお間違えのないようお願いします。
※冊子：「開講のご案内と募集要項」がお手元にない場合は、下記へご請求ください。
お申込先およびお問い合わせ先
〒９５０－２１８１ 新潟市西区五十嵐二の町８０５０番地
新潟大学研究企画推進部産学連携課
電話 ０２５－２６２－６５３２
研修内容
統計ソフトウェア「R」を活用したデータ分析：基礎から実践まで コース
講師：新潟大学工学情報工学科 准教授 阿部貴志
| 期日 | 時間・会場 | 形態 | 時数 | 内容 |
|---|---|---|---|---|
| １１月１４日（月） | 9：30～12：30 工学部A棟101室 | 講義・実習 | 3 | 1.統計分析ソフトウェア「R」の使い方 「R」と「R」の機能をGUIで利用できるRコマンダーの基本的な使い方について説明します。 |
| 13：30～16：30 工学部A棟101室 | 講義・実習 | 3 | 2.データの性質を理解する 基本的統計量（平均、分散、標準偏差、四分位など）の説明とその求め方とグラフによるデータ可視化方法について説明します。 | |
| １１月１５日（火） | 9：30～12：30 工学部A棟101室 | 講義・実習 | 3 | 3.データの関係性を理解する データをまとめて、関連性を明らかにすることで、データ内に存在するルールを見つけ出す方法について説明します。 具体的には、多変量解析手法として、判別分析、主成分分析、クラスター分析等について説明する予定です。 |
| 13：30～16：30 工学部A棟101室 | 講義・実習 | 3 | 4.データを識別・予測する データ内のルールを自動的に学習し、識別や予測する方法について説明します。 具体的には、機械学習手法として、サポートベクターマシン、アソシエーション分析、ランダムフォレスト等について説明する予定です。 |
[受講対象]
- データ分析にチャレンジしてみたい方
- エクセル以外で統計解析やデータ分析を行ってみたい方
- Rを基礎から学んでみたい方
[予備知識]
- エクセルの基本的な操作ができる方
[事前準備]
- 当日は、「R」をインストールしたノートPCを、各自、ご持参ください。
- 「R」のインストールは、下記URLをご参照ください。
http://www.okadajp.org/RWiki/?R%20%E3%81%AE%E3%82%A4%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%83%88%E3%83%BC%E3%83%AB
もしインストールが難しい場合は、USBメモリへのインストールも可能ですので、事前にお問い合わせください。
