Niveau : Débutant
【Présentateur】
Nippon Shokubai Co., Ltd. Scientifique Kazushi Horie
[Aperçu de la présentation]
Depuis 2020, Nippon Shokubai travaille au développement des ressources humaines en science des données pour les chercheurs expérimentaux dans le but d'accélérer la recherche et le développement. En adoptant JMP comme outil standard, facile à prendre en main même pour les débutants en statistique, et par des mesures globales incluant non seulement une formation méthodologique mais aussi un accompagnement pratique, divers cas d'utilisation sont actuellement évoqués.
Cependant, bien qu'il y ait eu des cas réussis, il y avait aussi des voix qui disaient : « Cela ne s'est pas passé selon l'exercice » et « Je ne sais pas où je me suis trompé. Nous avons pensé qu'il était important de faire l'expérience d'une série d'initiatives à partir de la conception d'un problème, plutôt que de simplement pratiquer avec des données prédéfinies telles que des exemples de données.
Fly Ball Simulator est un excellent complément pour JMP qui enseigne le cycle Planifier, Exécuter, Analyser, Améliorer de manière pratique. La caractéristique est que la conception de niveau peut être librement définie par le concepteur, et cette fois, nous avons développé un contenu d'expérience de conception expérimentale en supposant des situations auxquelles les chercheurs en développement de matériaux sont susceptibles de faire face.
Dans cette présentation, nous présenterons nos efforts de développement des ressources humaines et le contenu pédagogique développé avec le simulateur de ballon volant. Nous présenterons également le "JMP Trainers Study Group" parrainé par SAS dans la création de contenu éducatif.
[Profil du présentateur]
Il est spécialisé dans la mésosimulation macromoléculaire et est engagé dans des travaux de science des données depuis 2018. Grâce à l'analyse des données, nous soutenons la prise de décision basée sur les données dans la recherche et la production de matériaux. Depuis 2020, il est impliqué dans la formation et la diffusion des data scientists internes, et a donné des conférences en utilisant JMP (conception de formulation de matériaux, planification d'expériences, analyse de données de production, etc.) et LT interne.
Récemment, il a participé au groupe d'étude JMP Trainers parrainé par SAS et se concentre sur le développement de contenu éducatif expérientiel.
