キーワード： データサイエンス 探索的データ分析 データベース 機械学習 人工知能
コンピュータの高性能化と記憶装置の大容量化、そしてインターネット上で流通する情報の爆発的な増加により、私たちを取り巻く生活環境は大きく変化しました。研究開発の現場では、個々人や研究室で蓄積した知識や経験に加え、実験装置で計測した大量のデータや日々増え続ける文献やデータべースを活用することが重要になりつつあります。 しかし、手持ちのデータを活用しようとしても、データが整理されていなかったり、印刷されたデータしかなかったりと、データ分析を簡単に始められないケースもあります。また、データが準備できたあとも、結論に向けて見通しよく作業を進めるために、データから何を導くのか、どの分析方法を使うのか、どのように評価するかなど、一定のスキルと経験に基づいた意思決定が必要となります。 こうした課題を解決するための技術の総称がデータサイエンスであり、現在、データの理解をスムーズに進めるための探索的データ分析法に関する研究と、専門知識とデータサイエンティストの素養を備えた技術者・研究者の育成に取り組んでいます。
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基本情報
平松 薫（ヒラマツ カオル） 教授 大学院理工学研究科 【最近の研究テーマ】 ●地理的要素を含むオープンデータの探索的データ分析の効率化 ●探索的データ分析のおけるインタラクティブなデータ可視化の高速化 ● OCR を利用した紙資料の電子化とそのデータクレンジング
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納期
用途／実績例
【産業界へのアピールポイント】 ●企業における実務経験と大学・大学院における教育経験に基づき、データサイエンスに関する研究開発、技術者・研究者の育成に取り組んでいます。 ●既存データの活用に関する各種相談を受け付けています。 【実用化例・応用事例・活用例】 ●オープンソースソフトウェアを利用したデータ分析環境の構築 ● OCR を利用した紙資料の電子化と既存データと紐づけ・名寄せの実施 ●地理的データの集計単位（地域メッシュ、行政界等）の高速変換
企業情報
埼玉大学オープンイノベーションセンターは、産学官連携における リエゾンオフィスとしての機能を持ったセンターです。 産学官連携部門、知的財産部門、スタートアップ支援部門の３部門からなり、それぞれの 部門には、各種分野に精通したコーディネータを配置。 センターの活動としては、企業等における技術的課題の解決、 共同研究実施支援、埼玉大学の知的財産の紹介・活用に向けた 技術移転等を行っております。