概要

【受講料金】

一般料金：1名様11,000円

学生料金：1名様5,500円

団体申込（10名〜）：1名様9,900円

【本セミナーの学習内容】

• ネットワークデータの基礎事項（データの取り扱い・グラフ理論・可視化など）を学べます
• 中心性による重要点特定やコミュニティ分割などネットワーク解析の基礎を学べます
• ライブラリを使いつつ、自分の手でデータ分析することで、より理解を深めることができます

【セミナー概要】

ネットワークデータは、インターネットや通信網・電力網・道路網といった物理的ネットワークはもちろんのこと、WWWや論文・特許の引用関係などの情報ネットワーク、SNS上の交友関係や職場の人間関係・論文の共著関係・人流データなどの社会的ネットワーク、神経回路や食物連鎖・遺伝性ネットワークなどの生物・医療系など、多岐にわたります。

このように、ネットワークデータは人文社会科学系を含めて、学問分野・産業界で広く見られるデータ形式です。

ネットワークデータ分析は、社会学・計量経済学を始め、文学研究や考古学といった分野でも使われています。

本セミナーでは、文系・理系を問わず、基礎からネットワーク分析について講義を行います。

本セミナーでは、ネットワークデータの基礎事項（データの取り扱い・グラフ理論・可視化など）を説明したのち、代表的なネットワーク解析の手法として、以下の２つのアプローチを説明します。

• 中心性分析: ネットワークの重要点(急所)をみつける
• コミュニティ分解: グループを見つける

代表的な手法を紹介したのちは、発展的話題として人流データ分析を事例に、組み合わせホッジ理論によるポテンシャル場(人流の吸い込み・湧き出し)の抽出や、記述長最小化原理に基づく「地域」の特定についても紹介します。

さらに、代表的なネットワーク分析ライブラリを紹介し、実習を行います。特にR(Rstudio)を使った分析コードを示し、受講者が手を動かしながら、理解して使えるようになることを目指します。

本セミナーを受講し、ネットワーク分析をご自身の実務や研究に活かすことを目指す方、ソフトウェアの使い方だけではなくその考え方や基礎理論を学びたい皆様のご参加を心よりお待ちしています。  

万が一、当日の参加が難しくなってしまった方にも本セミナーのアーカイブ動画を配信しますのでご安心ください。

皆様のご参加をお待ちしております。

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【このような方におすすめ】

• データサイエンティストで、ネットワークデータ解析を学びたい方
• 遺伝子ネットワークや神経回路の解析を行っている医療分野の専門家で、ネットワーク分析の基礎を深めたい方
• 社会ネットワークや組織構造の分析に興味のある研究者で、中心性やコミュニティ分解を活用したい方
• 都市計画や交通システムの分析に携わるエンジニアで、人流データ分析を活用したい方
• インターネットや通信網に関する技術者で、グラフ理論やネットワークの可視化に関心がある方

【講師紹介】

青木 高明（滋賀大学 准教授）

所属：滋賀大学データサイエンス学部

学位：博士（理学）（京都大学）

個人HPはこちら

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[経歴]

2023年4月 - 現在：滋賀大学, データサイエンス学部, 准教授

2013年4月 - 2023年4月：香川大学, 教育学部, 准教授

2019年3月 - 2020年2月：オックスフォード大学, 数学研究所, 客員研究員

2011年10月 - 2013年3月：香川大学, 教育学部, 講師

2011年4月 - 2011年9月：京都大学, CREST特定研究員(産官学連携)

2008年4月 - 2011年3月：京都大学, 日本学術振興会特別研究員(PD)

2007年2月 - 2008年3月：JST, CREST研究員

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[最近の論文]

Unveiling realistic mobility patterns with home–origin–destination data aggregation

Identifying sinks and sources of human flows: A new approach to characterizing urban structures

Urban spatial structures from human flow by Hodge–Kodaira decomposition

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ご参加にあたって（必ずご確認ください）

【申込方法】

一般申込を希望の方は、画面上部の「一般申込はこちら」をクリックし、お支払いをお願い申し上げます。

学生申込を希望の方は、画面上部の「学生申込はこちら」をクリックし、Googleフォームへのご記入をお願い申し上げます。

団体申込を希望の方は、本サイト上部の「団体申込」よりお申し込みください。

【申込期限】

本セミナーの申込期限は以下です。期限の延長などは致しかねますので、参加をご希望の方はお早めに申込ください。

• 一般申込期限：開催日前日 23:59まで
• 学生申込期限：開催日の2営業日前 23:59まで
• 団体申込期限：開催日の2営業日前 23:59まで

【注意事項】

お申し込みを検討される方は、下記について必ずご確認ください。

• 本セミナーはZoom Webinarsを用いて開催いたします。
• お申し込み後、弊社より本セミナーへのZoom参加用URLを開催当日までに送付いたします。
• 開催時間になりましたら、送付するURLよりご参加ください。
• 講義終了後からの受講申込や、講義途中からの申込およびライブ受講の欠席による返金は致しかねますので、予めご了承ください。
• 本セミナーにお申し込みいただいた方には、本セミナーのアーカイブ動画 / 講義資料 / 演習資料（演習のあるセミナーのみ）の3点を配布いたします。
• お申し込み後、諸事情によりリアルタイムでのご参加が難しくなってしまった方にも、上記3点の資料を配布いたします。
• アーカイブ配信期間は、セミナー終了より1ヶ月間です。
• 領収書を希望の方は、下記よりお問い合わせください。
• https://seminar.no-spare.com/receipt
• 万が一、開催時間になっても事前案内メール（Zoomの参加URLや講義資料など）が届かない場合は、迷惑メールフォルダやゴミ箱に自動的に振り分けられている場合がございます。一度ご確認いただきますようお願い申し上げます。
• 参加URLはメールにてご案内いたします。no-spare.comドメインより受け取ることができるように設定をお願い申し上げます。
• お問い合わせの際は、必ず弊社コンタクトフォームよりお問い合わせいただきますようお願い申し上げます。

【禁止事項】

• セミナーの録音や録画撮影などはご遠慮ください。
• セミナーで配布した一切の資料 / 動画を無断で公開、転載することは固く禁じます。

【免責事項】

• 本セミナーの内容は、事前の告知なく変更を行う場合があります。
• 主催者および講演者の諸般の事情や、天災地変その他の不可抗力の事態により、本セミナーの一部あるいは全部を中止させていただく場合があります。
• 弊社ドメインをブロックしていたことによりメールが受け取れなかったことによる参加の遅れや欠席などの責任は負いかねますので、ご了承ください。

上記が発生する場合は、当社から受講者に対して、本ページやSNS、電子メールなどで事前にお知らせいたします。

ただし、事由によっては事前のお知らせがないことを予めご了承ください。

【個人情報提供に関するご承諾について】

セミナーのお申し込みフォームや支払いフォームにご記入いただく個人情報は、当社のプライバシーポリシーに則り、適切かつ厳格に取り扱います。