データ活用プロジェクト成功のカギは、「仕組化を意識した、継続性のある小規模システム」！データの加工から可視化・機械学習モデルの構築と評価、レポーティングの実施。最終的には、継続的なデータ更新を想定した「機械学習システム」を構築！データ加工（Ｐａｎｄａｓ）／可視化（Ｍａｔｐｌｏｔｌｉｂ、ｓｅａｂｏｒｎ、ＯｐｅｎＰｙＸＬ）／機械学習（ｓｃｉｋｉｔ‐ｌｅａｒｎ）を練習。現場で活きるデータ活用！
もくじ情報：第１部　データ分析システム（分析に向けた準備を行う１０本ノック；データを可視化し分析を行う１０本ノック；可視化の仕組みを構築する１０本ノック；レポーティングする仕組みを構築する１０本ノック；分析システムを構築する１０本ノック）；第２部　機械学習システム（機械学習のためのデータ加工をする１０本ノック；機械学習モデルを構築する１０本ノック；構築した機械学習モデルで新規データを予測する１０本ノック；小規模機械学習システムを作成する１０本ノック；機械学習システムのダッシュボードを作成する１０本ノック）

下山　輝昌(シモヤマ　テルマサ)
日本電気株式会社（ＮＥＣ）の中央研究所にてハードウェアの研究開発に従事した後、独立。データ分析コンサルタントとして幅広く案件に携わる。２０１７年に合同会社アイキュベータを共同創業