リアルなスポーツテックから学ぶデータ分析の⼊⾨編 SUPER FORMULA のテレメトリーデータを活⽤した「第2回データサイエンティスト育成研修」参加者募集
2024.07.03
国内最⾼峰で最速のフォーミュラカーレースシリーズである全⽇本スーパーフォーミュラ選⼿権(以下、「SUPER FORMULA」)を運営する株式会社⽇本レースプロモーション(代表取締役社⻑：上野禎久、本社：東京都千代⽥区、以下「JRP」)は、7/22(⽉)に富⼠モータースポーツフォレスト(静岡県⼩⼭町)で開催する「第2回データサイエンティスト育成研修」の参加者を募集いたします。
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⽇ 時 |
2024年7⽉22⽇(⽉)09:00〜18:30 (※募集締切 7⽉10⽇(⽔)23:59迄) |
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場 所 |
富⼠モータースポーツフォレスト ウェルカムセンター3F会議室 |
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講 師 |
⻄内 啓 ⽒ 東京⼤学⼤学院助教、株式会社データビークル顧問 |
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ゲスト |
東條 ⼒ ⽒ ROOKIE Racing 開発・設計統括 |
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費 ⽤ |
85,000円(税込) |
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特 典 |
①SUPER FORMULA第4戦富⼠⼤会観戦券 ②『SFgo』無料視聴クーポン ③ROOKIE Racingガレージツアー |
こんな⽅におすすめです
・企業のマーケティングに携わっており、今後データを活⽤したいと考えている⽅
・企業や研究所、団体において⼤量のデータを保有しており、活⽤法を⾒出したい⽅
・モータースポーツに興味があり、より深くモータースポーツを楽しみたい⽅
・これからデータサイエンティストとして活動したい⽅
・モータースポーツにおけるスポーツテックに興味があり、仕事に活かしたいと考えている⽅
【ポイント】本研修は上記のようにこれまでデータに触れたことがない、データ分析の実務経験がない⽅でも、実際のデータでデータ分析を学ぶことができる⼊⾨編となります
こんなことが学べます
・データ分析に取り掛かる前に「まず何をすべきか」がわかるようになります
・⽬の前にあるデータに対して「どのような分析が可能か」がわかるようになります
・SQLを使い「分析⽤データに加⼯すること」ができるようになります
・期待する成果に対し「複数の仮説を⽴て、検証のアプローチ」をできるようになります
【ポイント】本研修はモータースポーツに限らず、データ分析の汎⽤的で本質的な部分を学ぶことを⽬的としており、様々な業種にて応⽤できるスキルを学ぶことができます
参加⽅法：『SFgo 電⼦チケット』からお申し込みいただけます
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申込期間 |
6⽉7⽇(⾦)〜7⽉10⽇(⽔) 23:59 |
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申込⽅法 |
STEP1：各種ブラウザから『SFgo』に会員登録後、『SFgo』アプリにログイン https://cdn.sfgo.jp/app/web/index.html#/login STEP2：スーパーフォーミュラ公式通販サイト(ECサイト)に会員登録 https://ec.superformula.net/shop/ ※『SFgo』とECサイトは必ず同じメールアドレスを使⽤してください STEP3：MY PAGEメニュー「ECサイト連携」をタップ STEP4：ECサイトにてご希望のチケットを購⼊ 購⼊いただいたチケットは『SFgo』アプリのMY PAGEに表⽰されます |
JRP はモータースポーツが⾃動⾞産業の発展のみならず、国内におけるデータサイエンティストの育成と活躍に貢献できるよう、SUPER FORMULA で取得できるデータを積極的に活⽤した取り組みを進めております。モータースポーツに興味がある⽅も、スポーツテック、データサイエンスに興味がある⽅も是⾮、この機会にご参加ください。
研修で使⽤するコマンドの⼀例
・SELECT⽂ 基礎
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SELECT * FROM テーブル名 |
指定したテーブルのすべてのデータを取得します |
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SELECT カラム1, カラム2 FROM テ ーブル名 |
指定したテーブルから指定したカラムのデータのみを取得します |
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SELECT * FROM テーブル名 WHERE 条件句 |
特定の条件にマッチするデータを指定したテーブルから取得します |
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SELECT * FROM テーブル名 LIMIT 100 |
指定したテーブルから最⼤100 件のデータを取得する ※ビッグデータの取り扱いには必須 |
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SELECT * FROM テーブル名 WHERE 条件句 GROUP BY 列名1, 列名2, |
指定した列に含まれる値ごとにグループ化してデータを取得します。たとえば⾞両Noを指定すれば、各⾞両にグループ化したデータが取得できます。 |
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SELECT * FROM テーブル名1 INNERJOIN テーブル名2 ON テー ブル1.キー1=テーブル2.キー2 |
テーブル1のキー１とテーブル2とキー2の値が⼀致するデータを連結して取得できます。 |
・SELECT⽂ 集計処理
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SELECT COUNT (カラム名) |
特定のカラムのNULLでないデータ数をカウントする |
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SELECT COUNT (DISTINCT カラム 名) |
特定のカラムのデータの種類数をカウントする |
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SELECT MIN (カラム名) |
特定のカラムの最⼩値を取得する |
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SELECT AVG (カラム名) |
特定のカラムの平均値を取得する |
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SELECT MAX (カラム名) |
特定のカラムの最⼤値を取得する |
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SELECT SUM (カラム名) |
特定のカラムの総和を取得する |
例題
各⾞両のlapごとに⾞速の平均値を集計し、avg_car_speedカラムに格納する。
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SELECT セッション名|| ‘_’ ||⾞両番号 || ‘_’ ||ラップ数 AS lap_id–複数カラムを結合したID ,AVG(⾞速) AS avg_car_speed–⾞速を平均値に集約 FROM race_data GROUP BY セッション名|| ‘_’ ||⾞両番号 || ‘_’ ||ラップ数 –複数カラムを結合したIDで集計 ; |
・CASE式をつかった条件分岐
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SELECT CASE WHEN 条件式1 THEN 処理1 ELSE 処理2 END AS カラム名 |
条件にマッチした場合、処理1の結果をカラムに⼊れる。マッチしなかった場合処理2 の結果をカラムに⼊れる |
例題
ギアポジションの値が1のとき、Gear_Pos_1の列に1を代⼊する。それ以外の場合は0を代⼊する。
ギアポジションの値が2のとき、Gear_Pos_2の列に1を代⼊する。それ以外の場合は0を代⼊する。
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SELECT CASE WHEN ギアポジション = 1 THEN 1 ELSE 0 END AS Gear_Pos_1, CASE WHEN ギアポジション = 2 THEN 1 ELSE 0 END AS Gear_Pos_2 FROM race_data ; |
研修で使⽤する資料の⼀例
