データサイエンティストの基礎知識

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講座番号:pt092
受講開始日:2021年6月30日 15時
想定される勉強時間/週:1時間程度

この講座は『受講登録する（無料）』ボタンを押すと受講開始となる『開始日可変型講座』です。
『開始日可変型講座』とは、受講者個々の受講開始日に応じて進行する講座です。

ご自身のスケジュールは、以下の講座スケジュール（PDF）を参考にご確認ください。

講座内容

AI活用が注目される中、データサイエンティストの重要性が増しています。

この講座では、データサイエンティストの基礎知識として、マーケティング、会計、能力検査、自然言語処理、社会課題の解決といった幅広い分野において活用されるAIについて、事例を交えて紹介しています。

AIは研究とトライアルの段階から、いかに上手に利活用するかという時代に入っています。この講座を受講することによって、AIが社会やビジネスの現場でどのように使われているのかを理解し、AIを実際に活用できる人材として活躍いただくことを期待しています。

第1章：マーケティングデータからの顧客行動理解

1．マーケティングの課題
2．マーケティングのデータ
3．消費者を理解するとは？
4．マーケティングの今日的なキーワード
5．統計モデルとベイジアンモデリング－超解説
6．分析事例１：POSデータを用いた基本的市場反応モデル
7．分析事例２：ID付POSデータを用いた消費者行動のベイジアンモデリングの事例１
8．分析事例３：ID付POSデータを用いた消費者行動のベイジアンモデリングの事例２
9．まとめ

第2章：企業会計データからの不正発見

1．不正会計の概要
2．不正会計の動機と手段
3．不正会計の事例１
4．不正会計の事例２
5．機械学習による不正会計の検知の概要
6．Li et al. (2015)による不正会計の検知
7．正判別率を上げるためにはどうすればよいか？
8．まとめ

第3章：人の心理とデータ解析

1．採用場面等で使用されているテストの事例
2．因子分析とは何か
3．Big Fiveおよびブランドジャパンの分析事例
4．項目反応理論とは
5．適応型テスト
6．信頼性と妥当性
7．認知診断モデル
8．まとめ

第4章：文書データからの知識発見

1．テキストマイニング技術とは
2．自然言語処理技術の歴史と基礎
3．ビジネスへの応用１　お客様の声の分析
4．ビジネスへの応用２　宿泊サイトでの活用
5．ビジネスへの応用３　アナリストレポート分析による株価予測
6．ビジネスへの応用４　行政文書の分析
7．ビジネスへの応用５　通信販売の不正検知
8．まとめ

第5章：社会・経営のモデリングとシミュレーション

1．データからモデルへ
2．人工知能と機械学習・シミュレーション
3．複雑な現場を読み解くポイント
4．シミュレーションによる現場介入
5．現場介入事例
6．複雑系データの特徴
7．複雑系データの予想に用いるモデル
8．複雑系データの予想モデルの実例（株価予測モデル）
9．金融機関の破綻連鎖推定
10．ディスカッション

講師・スタッフ紹介

佐藤忠彦

筑波大学ビジネスサイエンス系教授。博士（学術）。
総合研究大学院大学数物科学研究科統計科学専攻修了後、筑波大学講師、准教授を経て、2014年より現職。
日本統計学会、応用統計学会、日本マーケティングサイエンス学会、日本オペレーションズ・リサーチ学会、日本商業学会、サービス学会会員、専門分野は計算機統計学、マーケティングサイエンス。

中村亮介

筑波大学ビジネスサイエンス系准教授。博士（商学）。
一橋大学大学院商学研究科修了後、帝京大学経済学部講師、准教授を経て、2013年より現職。日本会計研究学会、日本簿記学会、日本経済会計学会会員。専門分野は財務会計。主要著書として『財務制限条項の実態・影響・役割－債務契約における会計情報の活用－』（中央経済社、2018年、河内山拓磨氏との共著）がある。

尾崎幸謙

筑波大学ビジネスサイエンス系准教授。博士（文学）
早稲田大学文学研究科心理学専攻博士後期課程修了。
科学技術振興機構研究員、日本学術振興会特別研究員（慶應義塾大学）、統計数理研究所助教を経て2013年より現職。
一般社団法人教育のための科学研究所客員研究員、統計数理研究所客員准教授。
日本行動計量学会（理事）、日本心理学会、日本テスト学会、日本分類学会、日本家族社会学会会員。
専門分野は心理・教育測定学、調査法。

津田和彦

1986年　徳島大学工学部情報工学科卒。
1986年　三菱電機、1991年住友金属工業。
1994年　徳島大学大学院工学研究科システム工学専攻修了。博士（工学）。
1998年　筑波大学大学院助教授、2005年同大学院教授。
自然言語理解、情報検索、データベース、アルゴリズムの研究に従事。
IEEE Computer Society、情報処理学会、電子情報通信学会、電気学会、人工知能学会の会員。

倉橋節也

1995年　放送大学教養学部産業と技術専攻卒業
1998年　筑波大学大学院経営・政策科学研究科経営システム科学専攻修士（経営システム科学）
2002年　筑波大学大学院経営・政策科学研究科企業科学専攻博士（システムズ・マネジメント）
2006年　筑波大学大学院ビジネス科学研究科助教授
2007年　筑波大学大学院ビジネス科学研究科准教授
2009年　University of Groningen（オランダ）客員研究員
2009年　University of Surrey（英国）客員研究員
2010〜2012年　科学技術振興機構　研究開発戦略センター　特任フェロー（兼務）
2015年　University of Groningen（オランダ）客員研究員
2016年　筑波大学大学院ビジネス科学研究科教授

瀬之口潤輔

東京工科大学コンピュータサイエンス学部教授。博士（経営学）。
京都大学卒業、筑波大学ビジネス科学研究科博士後期課程修了。ゴールドマン・サックス証券、モルガン・スタンレー証券、日本銀行を経て、2019年より現職。人工知能学会、情報処理学会会員。専門分野はAIを用いた経済・金融市場予測。

大堀耕太郎

富士通株式会社富士通研究所人工知能研究所プロジェクトディレクター。
2011年早稲田大学大学院創造理工学研究科博士課程修了。博士（工学）。
同年に株式会社富士通研究所に入社。人工知能、数理技術による社会システムデザインの研究に従事。
人工知能学会、経営情報学会会員。専門分野はシステム科学。
本講座に関連する研究で、第17回ドコモ・モバイル・サイエンス賞社会科学部門奨励賞（2017年）、人工知能学会2018年度現場イノベーション賞金賞（2019年）、令和2年度科学技術分野の文部科学大臣表彰若手科学者賞（2020年）を受賞。

前提条件

特になし

課題内容

確認テストを課します。

修了条件

得点率60％以上

学習期間

開始日可変型のため、スケジュールをご確認ください。

JMOOCカテゴリー

カテゴリーⅢ

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