データドリブン経営への変革を目指し、DX推進チームやデータチームを組成し、社内のデータ活用を推進する企業が増えています。その際、問題になるのが、データを利活用するためのITです。データの集積・メンテナンスに加えて、AIシステムを構築・運用していく際にもさまざまな課題があります。しかし、ビジネスパーソンの多くはAIシステムについての知識がないため、専門家とのコミュニケーションが難しいことが多々あります。そこで、このコースでは、機械学習・AIの概要を押さえ、AIをシステム化していく上での留意点を概説します。
・DX・データ活用を推進している企業で、データ利活用に関する仕事に関与する方 ・DX・データ活用を推進する企業の管理職の方
・機械学習の概要を理解する ・機械学習システムの留意点とその対策の概要を理解する
【経歴】◆学歴University of San Francisco, M.S. in Analytics修了一橋大学商学部卒業（統計学・データサイエンス専攻）
◆これまで500人を超える社会人にデータサイエンス教育を行うと同時に、大手新聞社、製薬会社、通信キャリア、物流ベンチャー企業など幅広い業界でデータサイエンスプロジェクトやデータ分析チームの立ち上げ支援を行う。
◆日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号を保有。
◆データミックス創業前は白ヤギコーポレーションにて、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を支援する分析コンサルタントとして活躍。
◆主に人工知能・機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析、物流倉庫の数理最適化などを担当。
◆白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。
【著作】『フリーライブラリで学ぶ機械学習入門』（秀和システム）『直感でわかる！ Excelで機械学習』（インプレス）