カリキュラムの特徴と開講科目

ビジネス・データサイエンス

ビジネス・データサイエンス 講座詳細

AI(機械学習)を賢く活用するために必須となるデータサイエンス分野の先端的な知見を、ビジネスリーダーにとって必要な要所に絞り込んで学びます。
  • 応用科目
  • テクノベート
  • 1.5単位
  • あり(DAY4)
  • 6回
  • 35
  • ワークショップ

科目概要

『人間が理解可能なデータ量を人間自身が手を動かして解決する』 という従来型のビジネスの課題解決に対し、レコメンデーションをはじめとして、大量のデータとアルゴリズムを使うことによって課題解決自体を個別化する「テクノベート時代の課題解決(テクノベートシンキング的問題解決)」が拡がりつつあります。このアルゴリズムの中核を担っているのがAI(≒機械学習)です。


この科目では、AI(機械学習)を賢く活用するために最先端の機械学習の自動化ツール(DataRobot)を実際に操作しながら、ハンズオンでデータ処理と機械学習の流れを体感します。従来、機械学習を扱うにはプログラミング言語の習得が必須であり、ハードルは高いものがありました。


最新の自動化ツールであるDataRobotを導入することでこのハードルを極限まで引き下げ、多くのビジネスリーダーに機械学習の体感値を得てもらい、ビジネスでの機械学習/AI利用の道を拓きたいと考えています。



※科目の特性上、振替や休学制度のご利用はできません。

受講対象者

ビジネスに取り組むにあたり、機械学習とその分析プロセスについて理解し、体感値をもって機械学習を用いたビジネス展開をしていきたい方が対象です。データサイエンスや機械学習に関する事前知識は想定しません。

各回のテーマとケース

Day1

セッション A

テーマ : ビジネスにおけるデータサイエンスの意味と構造

セッション B

テーマ : データサイエンスのプロセス&kaggleチャレンジ

Day2

セッション A

テーマ : モデル作成演習(1)

セッション B

テーマ : モデル作成演習(2)

Day3

セッション A

テーマ : モデル作成演習(3)

セッション B

テーマ : モデル作成演習(4)

Day4

セッション A

テーマ : モデル作成演習(5)

セッション B

テーマ : モデル作成演習(6)

Day5

セッション A

テーマ : モデル作成演習(7)

セッション B

テーマ : モデル作成演習(8)

Day6

セッション A

テーマ : データサイエンス(機械学習)を使った問題解決の実践

セッション B

テーマ : データサイエンス(機械学習)を使った問題解決の実践

※クラスで使用するケースや教材、得られる学びは体験クラス&説明会にてご確認できます。

この講座の受講は、事前に以下の講座の履修が推奨されます。

テクノベートについて

あらゆるビジネス領域においてテクノロジーへの理解が必要不可欠な時代に生きています。テクノロジーの進化が既存のビジネスモデルや市場構造を大きく変えるテクノロジー×イノベーションの時代では、エンジニアと共創する力が求められます。各分野のトップランナーが、テクノベート(テクノロジー×イノベーション)について学ぶ重要性を語ります。

グロービス経営大学院では「体験クラス」をオンラインにて開催しています。

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実践性を重視したグロービス独自の授業スタイルをご自身の目で確かめてください。

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