Tableauデータサイエンス勉強会・LT＆Meetup 2020-12

2020/12/09(水)19:00 〜 21:30 開催

ブックマーク

#Tableau, #データ分析, #オープンデータ, #データベース, #機械学習

#Tableauデータサイエンス #Tableau

参加枠	申込形式	参加費	参加者
オンライン参加枠（無料）	先着順	無料	105人／定員120人

イベント内容

概要

・　「データ」をネタに仲間が見つかる、仲間と繋がれるイベントです。

・　参加することに意義がある！　聞くだけではなく、皆さんからの情報発信に参加いただけるイベントです。

・　「Tableauデータサイエンス勉強会」はTableau からデータ分析を始めてこれからデータサイエンスの世界に活躍の場を広げていきたい方と、既にデータサイエンス分野で活躍されていて、Tableauを使って分析プロセスを効率化、効果的に可視化表現したい方を繋ぐコミュニティ―です。データの可視化から始めてデータサイエンスを楽しみたい方、「DATA」をネタにボーダーを超えた異業種間交流したい方がワイワイ盛り上がれる勉強会です。

Facebookグループ『Tableauデータサイエンス勉強会』

・　前半にライトニングトーク、後半はZoom5.3ブレイクアウトルーム新機能を利用した懇親会を行います。

・　参加者の皆様には別途Dropboxの自己紹介、告知掲示板のご案内をいたします。告知希望の方は掲示板に記入いただけると懇親会でも話の切っ掛けにしていただけるかと思います。

・　データをネタにワイワイ盛り上がりたい方も、新しい出会いを求めてソーシャライズしたい方もお気軽にご参加ください！

・　Zoomのリンクは開催の数日前にご連絡いたします。また、Techplay本ページのオンライン配信情報にて公開いたします。

時間割り

19:00 - 19:10

オープニング

ファシリテーター：　

スプライングローバル株式会社

岩橋　智宏　

19:10 - 19:30

LT#1　（DX/コミュニティ）

『武器としてのBIツール』

VSN,Ink

久保　勇二さん　

Twitter @yujikb

19:30 - 19:50

LT#2 　（DX/コミュニティ）

『データ分析教育への取り組み』

福岡大学　商学部　准教授

太宰　潮　さん

19:50 - 20:10

LT#3　（マイルド）

『勉強会の探し方と、データアントレプレナーフェロープログラムの紹介』

INSIGHT LAB株式会社

柴田　路子さん

Twitter:@Chimikoneco

20:10 - 20:30

LT#4 　（ピリ辛？）

『自動機械学習する際のTableauの大きな役割について』

株式会社GRI　取締役　

古幡　征史　さん

20:30-20:40

連絡タイム

連絡、お知らせ、宣伝したい方は事前にご連絡ください。

20:40　始まりは少し遅くなるかもしれません。 - 21:30 終わりもきっちりじゃないかもしれません。

（自由解散）

オンライン懇親会

zoom 5.3 ブレイクアウトルーム新機能（参加者が自由にルームを入退室できる）を使った緩い懇親会を行います。飲み物片手にご参加ください。

ご参加の方は必ずZoom 5.3以上をインストール更新ください。

https://zoom.us/download

告知掲示板

参加者の皆様には別途Dropboxの自己紹介、告知掲示板のご案内をいたします。

告知希望の方は掲示板に記入いただけると懇親会でも話の切っ掛けにしていただけるかと思います。

【主催側からのイントロ】

柴田　路子 さん：
勉強会探すためのどんな情報を見るといいの？というヒントと、そこから見つけて参加した「データアントレプレナーフェロープログラム」での体験等紹介してくださる予定です。一緒に勉強できる仲間も増やしていけると良いですね！　

太宰　潮　さん：
前回発表された福岡大学高松さんが所属するの先生です！データ分析業界に多くの逸材を輩出されている太宰先生が考える「データ分析教育への取り組み」について、はじめの興味の教え方、ローデータからいじることの大事さ、アウトプットの大切さ等お話いただく予定です。

久保　勇二さん
課題として、 データの活用、利活用ができていない！ とにかく何から手をつけていいかわからない 現状の様々な企業ケースをもとに BIツールを使ってDXまで持ち込む方法 を成功事例と失敗事例をベースに多角的に分析するケーススタディをお話しいただく予定です。

古幡　征史　さん
ForecastFlowを含む自動機械学習プロダクトを使って、特徴量エンジニアリング、推論でのtabpy連携、推論結果から施策の選定…といったプロセスの中で、今回は特徴量エンジニアリングの部分をお話いただけるかと思います。自動機械学習とTableauをどう組み合わせていくのか伺えると私は嬉しいな・・・