データサイエンス講師：羽室行信関西学院大学専門職大学院経営戦略研究科准教授神戸商科大学大学院経営学研究科修士課程修了。データマイニングのビジネス応用を中心として企業における情報システムの研究に従事。データマイニングソフトウェア NYSOL の開発、各種国家プロジェクトへの参加、企業からの受託研究などを手がけている。最近の著書に『データマイニングとその応用』（朝倉書店、2008 年）。2005 年および 2008 年に日本 OR 学会事例研究賞を受賞。その他 2006 年および 2013 年度データ解析コンペティション最優秀賞など受賞多数。2012 年より(株)NYSOL 代表取締役。講師：岡田克彦関西学院大学専門職大学院経営戦略研究科教授ワシントン大学オーリンスクールで MBA 取得。神戸大学大学院経営学研究科博士課程修了。モルガン・スタンレーと UBS 証券でのデリバティブトレーディング並びに資産運用担当者、シンガポールのヘッジファンド運用会社の経営者などを歴任後、現在、データ・マイニングの専門家らと行動ファイナンスとアルゴリズム運用を組み合わせてポートフォリオ構築を行う投資顧問会社（株）Magne-Max Capital Management 社を共同経営。行動経済学会常任理事、“Journal of Behavioral Economics and Finance”副編集長。証券アナリスト試験委員。最近の著書に『ビッグ・データで株価を読む』（中央経済社、2014 年）。 ■講座概要本講義では、近年注目を集めているデータサイエンスについての初歩的な知識と技術を学習してもらうことを目的としています。データサイエンスは、ビジネス分野においても、企業におけるデータの蓄積が進む中で非常に重要な分野に成長しつつあります。その中でも、特にファイナンスのケースを中心に取り上げ、より実践的な知識と技術を身につけることができる構成になっています。 ■受講をお勧めしたい方データ解析の実際を学びたい方、特にテキストマイニングに興味の有る方、株価データの解析に興味のある方に受講をお勧めします。 ■受講に必要な知識・実務経験「ビジネスに活かす経済数字の読み方」を履修していることが望ましいです。 Excel を利用するので、基本的な操作方法に不安がある人は事前に相談してください。 2 ■カリキュラム第１回 9/23（祝・水） 10：30～13：30 データサイエンス入門近年のコンピュータ技術の進展に伴い、企業内部には多様なデータが蓄積されるようになりました。またインターネットを通じて外部データの取得も容易になってきています。そしてこれらのデータを企業経営に積極的に活かしていこうという動きが活発化してきています。本講義ではデータサイエンス登場の背景、およびそこで必要となる統計や機械学習、データマイニングといった諸技術の概要について講義します。第２回 9/30（水） 18：30～21：30 データを集める・分析する Excel を用いてマーケティング関連データの解析を行うことを通じて、より実践的な技術の習得を目指します。インターネット上に公開されたデータをいかに集めるか、集めたデータをいかに分析するか、その方法について講義します。さらに、次回以降でも利用する実データを解析してもらい、企業がいかにデータを活用しようとしているかを現実の問題とリンクさせながら学習を進めていきます。第３回 10/7（水） 18：30～21：30 金融市場の分析第 2 回で取得した方法を金融市場の分析 3-4 で取得した方法を金融市場にも応用してみましょう。まずは、基本的なデータをお渡しします。自らの資金（貯金や給料）を選択した企業群に投じると考えてください。皆さんならどんなデータを集めますか？与えられたデータと自分で集めたデータをもとに投資を考えてみましょう。企業は、投資家の皆さんからの資金を元手にビジネスを行なっていますから、個人投資家や外国人投資家が増えてきている昨今、投資家からどう見られるかが、企業にとってもますます重要になってきます。第４回 10/14（水） 19：00～21：30 集めたデータを解析して、企業に提言する。第 3 回で行なったデータ解析を元に、企業に対する提言を行なってください。例えば、『配当を増やすよりも、株主優待をつけるべき』といった提言でも良いでしょう。あるいは、『利益が上がっているのに、新規投資に消極的過ぎる』というような批判でも良いです。大事なのは、根拠がある提言や批判をおこなうことです。集めたデータを基に、根拠のある説得的な提言を行なってみましょう。