ビジネスに役立つ気象データ
解析方法と専門知識を身につける
気象の影響を受ける業種は、全体の6割以上と言われています。近年、様々な業界や業種においてデータの有効活用が注目されていますが、気象データは業種業界を問わずに活用されるべきデータの1つです。特に、気象の影響を受けやすい交通・運輸業、流通業、製造業、農業、そして観光業では、気象データを活用できる場面が数多く存在します。しかし、気象データは、解析が難しく、適切に扱うために専門的な知識を必要とします。このため産業界においては、気象データはまだ十分に活用されておりません。
そこで本講座では、気象データを有効活用するために必要な気象の専門的な知識と気象データの特徴や扱い方、気象データの解析方法を学びます。さらに、ワークを通して、ビジネス上の課題を発見しその課題を解決するために重要な視点を身に付けていきます。気象データの活用に興味がある方や気象データアナリストを目指す方はぜひ受講を検討してください。
講座の特長
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1
リスク・利益・社会的責任の視点で課題発見する方法が学べる
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2
合同発表会でデータ分析の実務経験が豊富な講師から
自身の成果発表に対するフィードバックを直接受けられる
得られる知識・スキル
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気象データを適切に扱うために必要な気象データの特徴や専門的な知識気象データの種類や特徴を説明できるようになります。 -
リスク、利益、社会的責任の観点での課題発見力ビジネス課題解決のために気象データをどのように活用するべきか判断できるようになります。 -
自社のデータを使って仮説を立てる力気象データについてさまざまな分析ができるようになります。 -
データサイエンスのスキルを使って仮説を検証し、課題解決するスキル気象データにおけるビジネス上の課題解決ができるようになります。
こんな方におすすめ
- 気象データの活用に興味・関心がある方
- 気象データを活用し、ビジネスの観点で課題発見～解決したい方
- 課題解決のためのデータ分析能力を身に付けたい方
カリキュラム（一部抜粋）
気象編データサイエンス編ビジネス編
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
など全3トピックス
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
など全3トピックス
第5章 気象業務法
- 気象業務法
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
第7章 気象データのハンドリング
- GPVデータ
- 気象要素の単位
など全3トピックス
第8章 気象データ活用事例
第9章 気象データ活用ケーススタディ
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
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
など全10トピックス
第2章 確率分布
- 確率変数と確率分布
- 代表的な離散型確率分布
など全4トピックス
第3章 統計的仮説検定
- 推測統計学
- 統計的仮説検定の考え方
など全4トピックス
第4章 回帰分析
- 回帰分析
- 線形回帰
など全5トピックス
第5章 時系列分析
- 時系列分析基礎
- トレンドの分析
など全6トピックス
第6章 クラスタ分析
- クラスタ分析基礎
- 階層型クラスタリング
など全3トピックス
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
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
- 気候リスク管理
など全4トピックス
第2章 分析提案書の作成
- 分析提案書の作成
- ケーススタディ
第3章 分析結果のレポーティングと評価
- 分析報告書を作成する際のポイント
- 分析報告書の基本項目
など全3トピックス
第4章 気象データ講座の最終課題
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
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。著書「徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集」（インプレス）。
講座概要
| 講座名 | 気象データ講座 |
|---|---|
| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
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| 講座時間 | 動画講義約9時間（演習時間除く） |
| 料金 | 165,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| 質問サポート期間 | 講座チャンネルへの招待日から3ヶ月間 |
| PCの動作環境 |
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| Python環境 | Python3.7系を用います。環境構築方法はお申し込み後にご案内します。 |
講座紹介ブログ
FAQ
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