R&D部門のデータ蓄積での問題点と研究・実験データのExcelにおける効果的な蓄積技術・分析方法
開催日 |
10:30 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | サイエンス&テクノロジー株式会社 |
キーワード | 情報マネジメント一般 デジタル情報管理 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Live配信セミナー(会社・自宅にいながら受講可能) |
~データ探査・分析を意識したデータ蓄積技術~
~データベース化・データ共有・MIに向けた重要な準備工程~
データ探査・分析を意識した、Excelにおける効果的な研究・実験データの蓄積技術と分析方法!
R&D部門におけるデータ蓄積の実情と問題点・課題、属人的なデータ蓄積状況を脱するための蓄積方法とポイント、蓄積したデータを分析する際の注意点、データ蓄積・データベース化における落とし穴とその対策など、詳しく解説します。
セミナー講師
(株)キャトルアイ・サイエンス 代表取締役 博士(工学) 上島 豊 氏
【略歴】
1992年3月 大阪大学 工学部 原子力工学科 卒業
1994年3月 大阪大学大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 修士課程修了
1995年5月 日本学術振興会 特別研究員(~1997年3月)
1997年3月 大阪大学大学院 工学研究科 電磁エネルギー工学専攻 博士課程修了
1997年4月 日本原子力研究所 関西研究所 研究員(~2006年3月)
2006年4月 有限会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
2008年8月 株式会社 キャトルアイ・サイエンス 代表取締役
セミナー受講料
※お申込みと同時にS&T会員登録をさせていただきます(E-mail案内登録とは異なります)。
49,500円( E-mail案内登録価格46,970円 )
E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で 49,500円 (2名ともE-mail案内登録必須/1名あたり定価半額24,750円)
【1名分無料適用条件】
※2名様ともE-mail案内登録が必須です。
※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
※3名様以上のお申込みの場合、1名あたり定価半額で追加受講できます。
※請求書(PDFデータ)は、代表者にE-mailで送信いたします。
※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
(申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。)
※他の割引は併用できません。
※テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【Live配信/WEBセミナー受講限定】
1名申込みの場合:39,600円 ( E-Mail案内登録価格 37,620円 )
※WEBセミナーには「アーカイブとオンデマンド」が含まれます。
※1名様でお申込み場合、キャンペーン価格が自動適用になります。
※他の割引は併用できません。
受講について
Zoom配信の受講方法・接続確認
- 本セミナーはビデオ会議ツール「Zoom」を使ったライブ配信となります。PCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
- 申込み受理の連絡メールに、視聴用URLに関する連絡事項を記載しております。
- 事前に「Zoom」のインストール(または、ブラウザから参加)可能か、接続可能か等をご確認ください。
- セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
- セミナー中、講師へのご質問が可能です。
- 以下のテストミーティングより接続とマイク/スピーカーの出力・入力を事前にご確認いただいたうえで、お申込みください。
≫ テストミーティングはこちら
配布資料
- PDFテキスト(印刷可)
セミナー趣旨
本講演では、まず、R&D部門のデータ蓄積の実情をお話させていただき、そのような状況がなぜ生まれているのか?そのような状況にはどのような問題をはらんでいるのか?を説明させていただきます。次に、研究・実験データ、主にExcelの共有・利活用状況を改善するためには、データ探査・分析を意識したデータ蓄積が重要であることを説明させていただき、具体的にどのような点に注意をして、研究・実験データのExcelでの蓄積と分析を行っていくべきかを論じます。
最後に、データ共有システム、データベースを導入する場合の陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策に関して、解説します。
受講対象・レベル
・R&D部門の研究者(実験データを記録、蓄積をしている方)
・実験データを記録、蓄積、分析でお困りの方
・データ共有、利活用でお困りの方
・自社及び他の一般的なR&D部門のデータ共有、利用、活用状況を知りたい方
・R&D部門のデータに対して、AIを活用したい、させたいと考えられている方
・R&D部門のデータの利用、活用を推進することのメリットを具体的に知りたい方
セミナープログラム
2.属人的データ蓄積状況が生み出される原因
3.属人的データ蓄積状況が引き起こす問題
4.属人的データ蓄積状況を脱するために必要な方策
5.研究・実験データの共有、利活用状況を改善するためのデータ蓄積方法
6.データ探査・分析を意識したデータ蓄積での注意すべき点
7.蓄積されたデータを使ってデータ分析を行う時の注意すべき点
8.データ探査・分析を意識したデータ蓄積を行うための意識改革
9.データ蓄積、DB化着手時に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
10.データ蓄積、DB化後に陥りがちな落とし穴とそれを防ぐ方策
□質疑応答□
※本セミナーでは、講師が指名し皆様にご発言いただく場面がございます。