Niveau : Débutant
【Présentateur】
Akira Ogawa, chercheur invité, Faculté d'administration des affaires, Université Mejiro
[Résumé de la présentation]
Ces dernières années, le besoin d’un traitement rationnel de grandes quantités de données diverses s’est accru et la science des données est devenue de plus en plus importante. Il existe deux types de cet enseignement : un type passif où les étudiants acquièrent des connaissances et des méthodes analytiques à travers des cours magistraux, et un type actif où les étudiants apprennent à résoudre des problèmes et à accomplir des tâches grâce à des exercices pratiques. Jusqu’à présent, l’éducation passive a été principalement encouragée et des résultats substantiels ont déjà été obtenus. Cependant, l’éducation active est considérée comme un défi pour l’avenir et il est absolument nécessaire de développer des approches dans ce sens.
Dans la pratique, l’approche du cycle PDCA consistant à planifier, faire, vérifier et agir est utilisée depuis de nombreuses années pour résoudre des problèmes et accomplir des tâches, et a obtenu de nombreux résultats. L'essence de cela est de collecter des faits sous forme de données, de les analyser, de formuler une hypothèse basée sur les conclusions obtenues, de la mettre en œuvre, de collecter les résultats sous forme de données et de vérifier l'hypothèse. C'est la science des données active elle-même.
Depuis de nombreuses années, les auteurs ont développé un programme éducatif qui utilise à la fois du matériel de tir de pièces et le cycle PDCA, et l'ont mis en œuvre dans des conférences et des séminaires, et ont présenté son contenu dans divers lieux (articles, présentations de conférences, conférences, etc.). J'ai fait de nombreuses présentations. Dans cette présentation, nous les organiserons systématiquement et ferons rapport sur l’enseignement actif de la science des données.
[Profil du présentateur]
Après avoir travaillé comme ingénieur chez un fabricant de mesures et de contrôle, il a obtenu un doctorat en administration des affaires de la Faculté d'administration des affaires de l'Université Mejiro grâce à des recherches sur le contrôle qualité statistique. JMP est utilisé pour l'analyse de données depuis plus de 20 ans, principalement pour la conception expérimentale et l'analyse de données multivariées. La science des données a attiré beaucoup d'attention dans la société ces dernières années, mais sur la base de mon expérience dans l'analyse de données en tant qu'ancien fabricant, je mets l'accent sur le site lui-même, où les données sont générées. Pour que le nettoyage des données obtienne de bonnes données, les informations sur place et réelles sont importantes. Ce matériel pédagogique de tir à pièces simule ou reproduit également la situation réelle. Le thème de la recherche est d'utiliser JMP pour effectuer des analyses très précises et de l'utiliser pour diverses améliorations et prises de décision.
[Co-présentateur]
Institut de mathématiques statistiques Takenori Takahashi
*Les affiches sont uniquement affichées sur papier.
