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HOME 化学×デジタル人材育成講座

日本の化学産業が変わる！

経済産業省の「未来の教室」実証事業として、
専門家によるコンソーシアムで開発されたカリキュラムを講座化

後援

一般社団法人日本化学工業協会

対象

・データサイエンスを活用する新素材開発者・新事業開発者

・マネジメント層

・企画部署メンバー

  など

※化学とデジタルの融合に精力的に取り組む意志をお持ちの方を歓迎します。

2020年度第３回実施概要

全７日間からなる講座です。

※回を跨いでのお申込みはできません

2021年度以降も開催予定ですが詳細は未定です。

受講者へのサポート

• 講座ではティーチング アシスタントがサポートします
  ただし、状況によりアシスタントを付けられない場合があります。
• 講座は録画しますので、復習・欠席時に活用できます (サテライト配信は実施しません)
  ライブ配信は予定しておりません。
  
  [必ずお読みください] 動画の取り扱いについて▼

  参加者ご本人のご利用に限ります。

• 講座期間中、懇親会を開催します
  ただし、状況により開催方式や開催回数を変更する場合があります。
• 受講修了者は『化学×デジタル人材コミュティサイト」に参加いただけます。

講座構成

座学   実習     (所要時間は目安です。今後改訂の可能性はあります)

１	「化学分野における」データサイエンスとは
	データサイエンスとは 概念の講義	2h
	pre機械学習(モチベーションup) 既存データ利用で大枠をイメージ	2h
	コンピュータ上の化学構造の表現	2h

２	統計学入門
	統計学入門 統計学 単変量解析	4h

３	多変量データ解析
	統計結果の表現手法(可視化) 分かりやすい表現：ヒストグラム・ボックスプロット等	2h
	"教師なし学習"(Unsupervised Learning;USL；以下同じ)を活用した多変量データの把握法 多変量解析、多変量データの作り方 線形代数基礎	1h
	"教師なし学習"を活用した多変量データの把握法 正規化テーブル	1h
	"教師なし学習"を活用した多変量データの把握法 階層化クラスタリング	1h
	"教師なし学習"を活用した多変量データの把握法 PCAなど	1h
	"教師なし学習"を活用した多変量データの把握法 解釈及び発表・討論（ここまでのラップアップ)	2h

４	機械学習
	機械学習 定性：分類問題(判別分析、SVM、ランダムフォーレスト等)	3h
	機械学習 定量：回帰分析(PLS、MRA等)	3h
	機械学習(変数選択のオーバービュー) モデル評価 変数評価	4.5h

５	総合演習
	マテリアルズインフォマティクス演習 データサンプル使用(受講者が自社データの置き換え等で、確認可能) 発表	3h+3h

６	「データサイエンス×化学」の最前線
	世界の先進情報の紹介 マテリアルディープラーニング CNN、GCNN、Multilayer NN、等	6h

備考

• お申込みは受講を確約するものではありません。申込締切後に、お申込みいただいた方全員に受講可否をご連絡します。
• 受講開始後の受講者の変更はできません。
• 参加費には教材類が含まれます。実習に利用するPCは含まれません。
• 持参いただくPCは、講座会場にて適宜wi-fiに繋いでいただきます(有線LANはありません)。
• お申込みいただいた方の個人情報は、「プライバシー・ポリシー」に従い適正な管理を行うとともに、個人情報の保護に努めます。
• 参加者の所属法人名は公開することがあります(参加者個人は特定されません)。

• 参加費お支払前であればキャンセルできます。「お問い合わせ先」まで速やかにご連絡ください。
• 期限までに参加費をお支払いいただけなかった場合はキャンセルとさせていただきます。お支払い期限は請求時にご連絡します。
• 参加費お支払後のキャンセルはお受けできません。また、一度お支払いいただいた参加費は返金いたしません。ただし、参加者の責によるものでない講座の全部あるいは一部中止等の場合はこの限りではありません。
• お申込み状況、講師の急病、コロナウイルス再流行を含む災害や天候の悪化、等、やむを得ない理由で開催を中止あるいは日程・開催方式等を変更することがあります。この場合は決定後、速やかに受講予定者にご連絡します。