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令和５年度第２回気象データのビジネス活用セミナー
2023年9月27日に実施しました。
人間集団を対象とした疫学研究 ～気象データを健康とつなぐための基礎知識～（愛知医科大学）
気象と健康 ～気温の健康影響を中心に～（愛知医科大学）
「不調の予報で暮らしを快適に」気象病対策アプリ 頭痛ーる（株式会社ベルシステム２４）
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気象庁GPVデータ分析チャレンジ！入門
2023年10月26日に実施しました。 プログラミング言語Pythonで、気象庁のGPVデータを処理し活用する方法を学びます。数値予報モデルや推計気象分布、解析雨量などのメッシュデータをGRIBファイルから取り出して、分布図を作成したり、特定の場所の気象変化をグラフ化したりできるようになります。
講義資料：callenge3.zip（約1.6GB）
事前準備ガイド：Setup_Guide.pdf（約3.2MB）
自主学習資料 Pythonプログラミングの基礎：Basic.zip（約1.2MB）
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アメダス気象データ分析チャレンジ！Python版
2023年9月28日に実施しました。このセミナーは、オープンデータである気象データや電力消費データを活用して、Pythonによるデータ分析と機械学習の基礎について学びます。
当日資料：Challenge.zip（約10MB）
事前準備ガイド：Setup.zip（約1.8MB）
自主学習資料 Pythonプログラミングの基礎：Basic.zip（約1.2MB）
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アメダス気象データ分析チャレンジ！入門
2023年8月31日に実施しました。 過去の気象データを入手して電力消費データや家計調査データとかけ合わせるデータ分析を例に、MicrosoftExcelによりハンズオン形式で学びました。
議事次第
１.はじめに
２.データ分析の流れ
３.データ入手
４.データ整理・可視化・分析
５.データ分析（気象×電力）
６.おわりに
Excelデータ
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令和５年度第１回気象データのビジネス活用セミナー（データ解説編）
2023年7月7日に実施しました。
オープニング（WXBC人材育成WG 越智副座長）
気象庁の提供データについて（気象庁 情報基盤部情報利用推進課）
週間・季節予報とその活用（気象庁 大気海洋部気候情報課）
週間・季節予報を支える数値予報について（気象庁 情報基盤部数値予報課）
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WXBC人材育成WG第3回オープンセミナー ～グループ別勉強会活動報告会～
2023年4月21日に実施しました。
オープニング～人材育成WGの活動紹介～
再生可能エネルギーから考える気候変動対応とカーボンニュートラルの未来 （再生可能エネルギー勉強会）
日本の農業を元気に！ ― つなげる物語 作ってます（物語第３章）―（農業分野勉強会）
気象データの利活用拡大と創出価値について（気象データの利用拡大と創出価値を考える勉強会）
３年間、新型コロナを追いかけてみた！新型コロナと気象データの関係（新型コロナx 気象データ勉強会）
気象データと人をつなぐ、未来をつなぐ ～勉強会内勉強会を振り返って～（気象データxIT勉強会）
クロージング～勉強会参加に関するご案内～
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第7回気象ビジネスフォーラム～気象データと企業防災・BCP～
2023年2月22日に実施しました。
基調講演 連携の場を目指して（田中 淳 氏）
基調講演 非常事態に対してレジリエントな経済社会の構築に向けて（山田 佑 氏）
Yahoo!天気・災害で防災情報を届け続けるための取り組み（堤 浩一朗 氏）
防災対応における気象データの活用について（矢崎 敏之氏）
トークセッション
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アンサンブル予報分析チャレンジ！（基礎編）（2023年1月12日開催）
2023年1月12日に実施しました。 このチャレンジ！では、今人気のプログラミング言語Pythonで、気象庁のアンサンブル予報データを取り扱う方法を学びます。GRIB2フォーマットのデータファイルから多次元の気象要素を取り出して、分布図や特定の場所の経時変化をメンバーごとにグラフ化できるようになります。
事前準備ガイド
実習テキスト・プログラム・データ（約3.7GB）
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令和4年度第2回気象データのビジネス活用セミナー
2022年12月13日に実施しました。
農林水産省「みどりの食料システム戦略」と気候関連施策 （農林水産省 大臣官房みどりの食料システム戦略グループ 地球環境対策室）
気象リスクに対する我が社の対応 （株式会社野菜くらぶ）
農産物流通DXによる地方活性化と流通コスト、フードロスの削減 （日本電信電話株式会社）
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関連データ
メッシュ気象データ分析チャレンジ！
2022年12月7日に実施しました。 このチャレンジ！では、今人気のプログラミング言語Pythonで、気象庁のGPVデータを処理し活用する方法を学びます。数値予報モデルや推計気象分布、解析雨量などのメッシュデータをGRIBファイルから取り出して、分布図を作成したり、特定の場所の気象変化をグラフ化したりできるようになります。
事前準備ガイド
実習テキスト・プログラム・データ（約470MB）
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