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SUMMARYセミナー概要
本セミナーでは、課題解決のためのデータ活用を進める際にます行うべき課題設定の重要性をお伝えし、実際に皆様がお持ちの課題や目的をもとに課題設定のワークショップを行います。データ活用を始めるときに、理想の姿や現状から問題点を導き、そこから目的や課題を整理して「どこから取り組むのか」「どうやって取り組むのか」を設定してから始めることで、迅速な意思決定や問題解決の精度向上につなげることができます。本セミナーでは、データ活用における課題設定を行うことの効果、行わないことのリスクから、課題設定の重要性、課題設定の進め方を具体的にお伝えます。また実際に課題設定を行うワークショップも開催します。ワークショップでは、当社のデータサイエンティストとともに、お客様の課題や目的から実際に課題設定に取り組んでいただき、データを活用することで解決できる課題、それをどのように解決するのかのイメージをつかんでいただきます。データを活用して取り組みたいことがあるけど上手く進められていない方、これから取り組みを検討されている方、データを活用して得られる業務への新しい価値、効率化の可能性を知りたい方はぜひご参加ください。
SUMMARYこんな方におすすめ
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データを活用して解決したい課題や目標があるが、進め方に困っている方
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データ活用の取り組み開始について、社内で意思決定をするための根拠をお探しの方
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データ活用のプロにデータ活用の進め方、始め方を相談されたい方
FEATURESセミナーでわかること・できること
EVENT PROGRAM当日のプログラム
※ 新たに内容を追加させていただく可能性がございます
- プログラム１
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データ活用のポイント 課題設定の進め方
データを活用して課題を解決するまでの一覧の流れを紹介し、その中でもとくに大切な「課題設定」について、行うことの効果、行わないことのリスクから重要性と具体的な進め方をお伝えします
- プログラム２
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業務へのデータ活用事例
「市場状況に応じた需要予測」「製品の品質向上とコスト削減」「商品レビューのマーケティング活用」など、業務へのデータ活用の事例をご紹介します
- プログラム３
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課題設定ワークショップ & 個別相談
当社のデータサイエンティストと一緒にお客様の課題や目的から実際に課題設定に取り組んでいただき、データを活用することで解決できる課題、それをどのように解決するのかのイメージをつかんでいただきます。その他、データ活用について個別のご質問も承ります
SPEAKERS登壇者情報
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株式会社NTTデータ数理システム
データマイニング部 グループリーダー尾崎 博子
自然言語処理、機械学習、統計解析などの製品開発や技術営業、受託分析、分析コンサルティングなどを担当。近年は、データ分析の業務支援や人材育成を中心とした、お客様のデータ活用の伴走型支援に関わる様々な業務に広く携わる。
SCHEDULE開催日程
- イベント名
- データ活用の第一歩：未来を切り開く課題設定の秘訣
- 開催場所
- NTTデータ数理システム 信濃町オフィス 第１会議室
FOLLOW UPイベント後は技術スタッフへの
直接のご相談も可能です
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イベントに参加したけど
よくわからない所があった
担当スタッフによる個別のフォローを行いますので、当社製品について不明な所があれな何でもお聞き下さい。
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自社の課題を解決するための
具体的な方法が知りたい
解決したい課題をお聞かせいただければ過去の解決事例や、ソリューション・最適なツールのご紹介が可能です。
※不要な営業・ご提案は行いませんのでご安心下さい。 -
この分野の知識が無い、
でも解決したい課題がある
どんなお悩みでもぜひ一度お聞かせ下さい。課題の棚卸しや解決に必要な技術のご説明など、お客様のお困りごとの解決の一助となる内容をお伝えします。
ABOUT USNTTデータ数理システムについて
NTTデータ数理システムってどんな会社？
NTTデータ数理システムは「数理科学とコンピュータサイエンスにより現実世界の問題を解決する」をミッションとしている会社です。
1982年設立の会社で、大学で数学や物理を学んでも社会でその知識を発揮できる仕事ができないという人も多い時代から、数理科学的な知識を生かせる場を作りたいという理念で会社を発展させてきました。
ビッグデータブーム、AIブームを経て、今では機械学習を使うために数理科学的な素養のある人を雇いたいという会社も多くなりましたが、このような活動をしている会社としてはかなりの老舗です。
機械学習、統計解析、数理計画、シミュレーションなどの数理科学を背景とした技術を活用し、業種、テーマを問わず幅広く仕事をしています。
NTTデータ数理システムの得意な領域
昨今は AI という言葉で様々な技術領域を包含した表現を行います、当社でもセミナー等では抽象的に AI という言葉を用いた説明を行っています。実際の当社の開発現場では、要素技術を大切にしており理論的背景をおさえ、新旧横断的に活用してお客様へ価値提供しています。
- 機械学習全般（Deep Learning／強化学習／各種モデル）
- データマイニング／テキストマイニング／統計解析
- 数理最適化（厳密解法／近似解法／動的計画法）
- シミュレーション（物理／エージェント／待ち行列など）
などを活用し、日々鍛錬しています。