基礎から学べる気象データアナリスト実践講座

基礎から学べる気象データアナリスト実践講座

この講座は、「気象データアナリスト」としてのスキルを身につけ即戦力として活躍するための気象庁「気象データアナリスト育成講座」認定講座で、気象データの知識とデータ分析の知識を兼ね備え、企業におけるビジネス創出や課題解決ができる約12ヶ月のプログラムです。また、経済産業省「第四次産業革命スキル習得講座」(通称:Re スキル講座)の認定も受けています。
なお、本講座は重要なアルゴリズムを体系的に学び、現場ですぐに実践できる汎用性のある実装スキルを身につけ、高度なディープラーニング技術者の証明である日本ディープラーニング協会のE資格の受験に必要な協会認定の講座プログラムにも対応しております。

受講に必要なスキル・前提知識

必須スキル

講座概要

プログラム名 基礎から学べる気象データアナリスト実践講座
受講方法 オンライン講座
お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式の講義を受講いただけます。
講座内容 本講座は、スキルアップAIのオープン講座3つを組み合わせて受講します。 ※気象データ講座のカリキュラムに関してはカリキュラム欄からご確認ください
料金 440,000円/1名(税込)

基礎から学べる気象データアナリスト実践講座 無料説明会

7/29(木)
20:00-21:00

 

説明会では、認定講座の特長・講座内容・スケジュールについてご説明します。
また、後日アーカイブ動画も配信しますのでお気軽にお申込みください。配布は8月初旬頃を予定しています。
※E資格に向けた『JDLA認定プログラム』についてもご説明します。

気象データ講座 カリキュラム

気象編データサイエンス編ビジネス編

気象編_DAY1

序章 気象データに関する社会状況

  • データに関する社会状況

第1章 気象現象や気候変動に関する理解

  • 気象現象に関する知識
  • 気候変動に関する知識

第2章 気象要素や気象観測・気象予報に関する理解

  • 気象要素に関する知識
  • 気象観測に関する知識
  • 気象予報に関する知識

第3章 気象データの不確実性

  • 気象予報の不確実性

第4章 気象データの種類と選択

  • 気象データの種類
  • 気象データの選択
  • 気象データの選択 ケーススタディ

第5章 気象業務法

  • 気象業務法

気象編_DAY2

第6章 気象データの入手方法

  • 代表的な気象データ入手先
  • 気象業務支援センターにおける気象情報配信サービス
    • 電文形式データ
    • ファイル形式データ
    • 気象衛星観測データ
    • 緊急地震速報
    • 防災気象情報

第7章 気象データのハンドリング

  • GPVデータ
  • データの変換・計算

第8章 気象データ活用事例

  • 気象データ活用事例
    • 交通・運輸
    • 流通・衣料・製造業
    • 農業・畜産業
    • 観光・レジャー・スポーツ
    • 建設
    • エネルギー

第9章 気象データ活用ケーススタディ

データサイエンス編

第1章 データ分析入門

  • データ分析の企画
  • データ分析の流れ
  • データの種類
  • パネルデータに対する一般的な処理
  • 基礎統計量
  • 代表値
  • 散布度(ばらつき)

第2章 確率分布

  • 確率変数と確率分布
  • 期待値と分散
  • 離散確率分布
  • 連続確率分布
  • 1標本問題|1つの母集団に関する区間推定

第3章 統計的仮説検定

  • 仮説検定の考え方と母平均の検定(分散既知)
  • 平均値の差の検定(分散既知)
  • 平均値の差の検定(分散未知)

第4章 回帰分析

  • 回帰分析
  • 単回帰
  • 重回帰
  • 決定係数
  • 回帰係数の区間推定
  • 回帰係数の検定
  • 回帰の有意性の検定
  • 因果推論
  • A/Bテスト

第5章 時系列分析

  • 時系列データの分析
  • 周期性の分析
  • トレンドの分析
  • 時系列解析
  • 時系列解析の手法
  • 自己相関係数、偏自己相関係数
  • 自己回帰モデル
    • AR、MA、ARMA、ARIMA

ビジネス編_DAY1

第1章 ビジネス課題の発見

  • 気象データを活用して解くべき課題
  • ビジネスモデルキャンバス
  • リスクマトリクス
  • 業務フロー図

第2章 分析提案書の作成


第3章 分析結果のレポーティングと評価

  • 分析報告書の作成

ビジネス編_DAY2

分析提案書の発表

評価

※カリキュラムは変更となる場合がございます。
現場で使える機械学習・データ分析基礎講座現場で使えるディープラーニング基礎講座のカリキュラムは、各講座ページをご確認ください。

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お問い合わせ

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※法人研修をご検討の場合はカスタムも可能です

開催日程

オンライン講座

本講座は、8月末以降の申込開始、2021年10月1日からの受講開始を予定しております。

オンライン講座の開講時期等に関するお問い合わせは下記よりお願いいたします
お問い合わせ

講師紹介

  • 小縣 信也

    小縣 信也

    兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。日本ディープラーニング協会主催2018E資格試験優秀賞受賞、2019#1E資格試験優秀賞受賞。最近は、需要予測や異常検知などのモデル開発に取り組んでいる。

ご案内

PCの動作環境

・MacOSX 10.9 以上
・Windows 8 以上(64bit必須)

Anaconda3-2019.03をインストール後Jupyter Notebook が正しく起動できることを確認し「Hello World!」を表示できるまでご確認ください。
※各自で必ず当日までに環境構築をお願いいたします。環境構築等でご不明な点等あれば、事前にご連絡いただければご案内します。

FAQ

申し込みはいつからできますか?

本講座は、8月末以降の申込開始、2021年10月1日からの受講開始を予定しております。

 

講座共通のFAQ

更新日:2021.06.30

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