データサイエンスについて学ぶ

学習内容

IoTデバイスで収集される膨大なデータを適切に処理してAIでの分析・気づきを得るためにデータサイエンスの知識は欠かせません。データに新たな価値を付加し革新的なサービスやビジネスの創出につなげるための力と言ってもいいでしょう。AIだけでなく製品開発、品質管理、マーケティングなど大量のデータを扱う場面でデータサイエンスのスキルは役立つものでありエンジニアの基礎教養として学習して間違いありません。

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学習分野マップ

機械工学基礎（４力）機械材料設計・製図機械加工機械要素計測制御モータと電力制御技術数学・物理電気回路電子回路半導体デバイスインターフェースセンサ技術電源・電池制御プログラミング実装技術情報の基礎プロセッサプログラミングシステム構成組込・システム開発ネットワークとマルチメディア品質管理QC的考え方改善と問題解決統計的考え方QC七つ道具FMEA・FTAとDRBFM実験計画法テレワーク時代のサバイバル教育シリーズ開発マネジメント社会人基礎力コストマネジメント外国人技術者教育パソコンスキルグローバルコミュニケーションメンテナンスの基礎メンテナンス技術（電気部品と電気回路）メンテナンス技術（材料と機械）メンテナンス技術（メカトロニクス）メンテナンス技術（機械の制御）5GIoTAIデータサイエンスPython・機械学習中小企業診断士衛生管理者日商簿記検定電気通信主任技術者.com MasterQC検定知財検定メンタルヘルス・マネジメント®検定
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