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気象データ講座
気象データ講座のカリキュラムの一部が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約1時間10分相当）
- 導入
- 気象編 第1章 気象現象や気候変動に関する理解
- データサイエンス編 第1章 データ分析入門
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- 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。
実際の教材例
講座紹介ブログ
講座で学べることやポイントについてブログで詳細をご紹介！気になる方はブログをチェック！
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- Pandas、 NumPy、scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブラリの基本的な使い方を習得している (機械学習のためのPython入門講座 修了相当)
- 線形代数、微分、確率・統計の基本的な理論を理解している (機械学習・ディープラーニングのための基礎数学講座 修了相当)
- 機械学習の基礎知識を理解している (現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
講座の特長
- 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
- 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
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）
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
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
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。
開催日程
オンライン講座：eラーニング形式
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
合同発表会
- ライブ配信にて、課題の発表やそれに対するフィードバック、質疑応答などを行います。
- 参加は任意です。
- 開催日程については、参加をご希望される方にご連絡させていただきます。
開催をリクエスト
講師紹介
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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）。
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- MacOSX 10.9 以上
- Windows 10 以上（64bit必須）
- メモリ8GB以上
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