NEWS##データ分析
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2024/12/02
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【報告】 政策統計勉強会~人口減少社会と統計
山形大学データサイエンス教育研究センター(YUDS)は、山形県統計企画課が主催する「政策統計勉強会」において、コーディネーターとして参加しました。(実施日:2024年11月27日) この勉強会は、国勢調査や社人研推計結果などの人口データを基に、新たな統計分析の視点や手法について、多様な主体が意見交換を行い、研究や統計データの利活用を促進することを目的としています。さらに、分析スキル向上を目指した人材育成や普及啓発も大きなテーマとなっています。 当日の勉強会には会場とオンラインを合わせ約60名が参加しました。参加者は自治体職員、金融機関関係者、研究者、学生など多岐にわたる背景を持ち、人口減少と高齢化に起因する地域課題への問題意識が高い方々が集まりました。当センターにとっても、リアルな意見を伺える貴重な機会となりました。 勉強会は前半の講演と後半の情報交換会で構成され、私が担当した情報交換会では、5名のパネリストとともに山形の人口減少に関する議論を行いました。パネリストには、地域経済データを分析する金融機関の方や本学の学生、研究者が参加し、多様な視点から活発な意見交換が行われました。また、会場からは農業従事者や経営者の減少という地域課題についても共有があり、非常に有意義な議論となりました。 議論を通じて考えたのは、「人口減少という不安」の源泉についてです。人口減少という統計データそのものは確定的なものであり、冷静に受け入れられるべき事実です。しかし、多くの人々が感じる不安は、人口減少が日常生活や次世代に与える具体的な影響が予測・可視化されていないことに起因していると感じました。人口減少に伴い、生活がどのように変化するのか、または変化しないのかをデータで可視化することは、地域の未来像を描くために重要です。 また、若者たちが「どのような山形にしたいのか」を議論し、その意見が行政や産業改革に直接反映される仕組みづくり、すなわち「ソーシャルイノベーション」の推進が必要であると感じました。このような協働プロセスは、たとえ目指すビジョンが完全には達成されなくとも、希望を持って取り組むこと自体が価値を持つと確信しています。 なお、本学では次年度より「社会共創デジタル学環」を開設予定です。このような大学改革に向け、当センターも引き続き貢献できればと考えています。 (報告:奥野貴士)
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2024/06/06
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- 実施報告
【実施報告】5/28に『データサイエンス入門』をテーマにしたDSCaféを開催しました
2024年5月28日開催のデータサイエンスCaféは、第1部を山形大学大学院理工学研究科の田中敦准教授に「身近なデータからのデータサイエンス入門」についてご講演いただきました。第2部は、山形大学データサイエンス教育研究推進センターの石川彩香講師がファシリテーターとなり、データサイエンス学習相談会を開催しました。 田中先生のご講演は、「データ分析は何のために必要なのか?」ということから始まりました。データ分析には様々な分析方法がありますが、データを正しく理解するには、「統計処理」についての基礎知識(考え方)を理解する必要があり、「みせ方(可視化方法)」次第で理解が大きく変わります。また、世の中はデータにあふれている(あらゆるものがデータ分析の対象となる)といったことを、SNS(ソーシャルネットワーク)分析の例を使ってお話いただきました。 第2部のデータサイエンス学習相談会は、石川先生からの話題提供に続いて、参加者からの質疑応答が行われました。学生や教員だけでなく、会場やオンライン上の一般の方からも様々な内容の質問が登場し、様々な議論が交わされました。ご視聴後アンケートでも「山大だけでなく、一般の方も参加されているので、終盤の質疑応答が活発に行われたのが、楽しかったです。」というお言葉をいただきました。 当日は、会場には山形市内2校の高校生2名と学部生5名を含む13名、オンラインには学部生6名を含めた21名の合計34名が参加しました。当日参加できなかった皆様にも、見逃し配信でご参加いただました(全体の申込者は76名でした)。 次回は6月25日「医療×AI」をテーマに山形大学医学部の先生にご講演いただきます。お楽しみに!
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2024/05/01
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- データサイエンスcafé
【DSCafé】5/28開催!テーマは『データサイエンス入門』
2024年5月28日開催のDSカフェの前半は、工学部の田中 敦 准教授にご講演いただきます。後半はYUDSの石川彩香講師によるデータサイエンス学習相談会を開催いたします。ビックデータの分析や、様々な「つながり」をモデル化する方法などを学びたいけれど、何から始めたらいいのかわからないと思っている入門者の方、必見です! 第1部 身近なデータからのデータサイエンス入門 講演概要:本講演では Amazon.com やソーシャルメディアといった身近なデータを取り上げます。データサイエンス入門と題して、データ分析をやってみたいと思われている人達に向け、データをどのように扱うといいのかという話をしながら、その手法と簡単な結果を紹介します。 第2部 データサイエンス学習相談会 実施内容:「データサイエンスの勉強の仕方がわからない!」、「数学とデータサイエンスって何が違うの?」、「AIとどうやって向き合えばいいの?」など、日頃の疑問や、将来への不安など、特にデータサイエンス入門者の皆さんのお困りごとに講師がお答えします。 PDFを見る お申込み 開催日時 2024年5月28日(火)17時30分~19時00分(開場:17時15分)第1部身近なデータからのデータサイエンス入門田中 敦 氏(山形大学大学院理工学研究科、工学部・准教授 )第2部データサイエンス学習相談会石川 彩香 氏(山形大学データサイエンス教育研究センター 講師)会場データサイエンス多目的ホール(山形大学理学部2号館5階511教室)オンライン(Zoom)定員対面会場:30名(先着順)/オンライン:300名迄/見逃し配信(期間限定)参加費無料対象学生(高校生、大学生)、教職員、一般申込方法5月27日(月)までに申込フォームからお申し込みくださいお申込みにお困りの場合は下記お問い合わせ先までメールでご連絡ください。注意事項・会場申込多数の場合、または情勢により、オンライン参加に変更をお願いする場合があります。・本学にお越しいただく際には、公共交通機関や近隣の有料駐車場などのご利用をお願いします。(近隣施設や店舗には駐車いただかないようお願いいたします。)・会場参加をキャンセルされる場合は、事前にご連絡いただきますようお願いいたします。・当日ご都合が合わない方のために、期間限定の見逃し配信を行う予定です。お申込みいただいた方限定での公開となりますので、ご希望の方は申し込みフォームからお申し込み下さい。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail: yu-derp-info[at]jm.kj.yamagata-u.ac.jp※[at]を@に変えて送信下さい
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2023/10/03
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- 各種勉強会
【受講生募集・学内限定】データ駆動型課題解決スキルセット講座
社会人と学生が協働して学ぶ「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します! (株)どうぐばことデータサイエンス教育研究推進センター(YUDS)が協働で、企業内研修制度と学生のスキルアップ講座を融合した社会人と学生の共同講座「データ駆動型課題解決スキルセット講座」を開講します。 全10回のプログラムで構成し、オンライン形式(一部対面)で行います。前半はイントロダクションと座談会の後、基礎的な統計学・機械学習のスキルを習得します。後半は、企業から提供された実データを元に分析・可視化した上で、受講者間で議論を行いながら課題を発見し、課題解決のアイデアや新たなビジネスモデルの提案を行います。 【受講いただきたい学生さん】 ・企業との交流に興味がある方 ・データ活用の実践的なスキルを身につけたい方 ・実データを用いたデータ分析に興味がある方 【ポイント】 後半のグループワークでは、企業の実データ【デニム商品の販売データ】を利用し、課題を抽出しながら、売上予測や商品開発、課題などをグラフで可視化、提案してみましょう! PDFを見る お申込み 開講日第1回 2023年11月2日(木)|開講式/イントロダクション第2回 2023年11月9日(木)|受講者と講師による座談会第3回 2023年11月16日(木)|統計解析の基礎と演習第4回 2023年11月22日(水)|統計解析の基礎と演習第5回 2023年11月30日(木)|機械学習の基礎と演習第6回 2023年12月7日(木)|実データを使ったグループワークⅠ第7回 2023年12月14日(木)|実データを使ったグループワークⅡ第8回 2023年12月21日(木)|中間報告会第9回 2024年1月11日(木)|実データを使ったグループワークⅢ第10回 2024年1月18日(木)|成果発表会/修了式時間各回 16:20~17:50講師奥野 貴士教授(理学部)脇 克志教授(理学部)ほか、YUDSセンター専任教員会場データサイエンス多目的ホール(山形大学理学部2号館5階511教室)オンライン(Zoom)参加費無料定員10名対象山形大学生(※文系理系問わず)【推奨】学部3~4年生、大学院生申込方法10月31日(火)までに申込フォームからお申し込みください備考・開講日程は変更となる可能性があります。・カリキュラムを修了した受講者には修了証を授与します。お問合せ山形大学データサイエンス教育研究推進センターE-mail:yu-derp-info[at]jm.kj.yamagata-u.ac.jp※[at]を@に変えて送信下さい
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