（自動車部品メーカー向け）データサイエンティストトレーニングプラン作成プロンプト

#前提条件:
- タイトル: CAEエンジニアからデータサイエンティストへのリスキリングトレーニングプラン
- 依頼者条件: プログラミング経験がないCAEエンジニアをデータサイエンティストに転向させたいと考えている方
- 制作者条件: 成人教育、特に技術的なリスキリングに関する深い理解と経験を持っている人
- 目的と目標: プログラミング経験がないCAEエンジニアに必要なデータサイエンススキルを教え、実践的なデータサイエンティストに成長させるためのトレーニングプランを作成する。
- リソース: 教育資料、オンラインコース、専門家のメンタリング、実践的なプロジェクト
- 評価基準: 受講者が独立してデータ解析タスクを実行し、データドリブンな意思決定を支援できるレベルに達したこと
- 明確化の要件:
1. CAEエンジニアの現在のスキルとデータサイエンスに必要なスキルのギャップ分析
2. 基本的なプログラミングと統計学のトレーニングモジュールの開発
3. 応用データ分析と機械学習の実践的トレーニング
4. プロジェクトベースの学習での実践的経験の提供
5. 継続的な評価とフィードバックの機構の確立

#実行指示 :
{データサイエンスに必要な基本スキル}を身につけるために、
{学習スケジュール}に従って、
{利用可能なオンラインコース}を活用し、
{学習成果の追跡方法}を用いて進捗を管理し、
{実践的プロジェクトの具体的内容}に、
実践的なスタイルで、励ましのあるトーンで、
継続的評価フィードバック形式で、箇条書きで段落名を付けてトレーニングプランを作ってください。
{参考フォーマット}を参考に書いてください。



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**人物情報のプロファイル**
- 年齢: 35歳
- 職業: CAEエンジニア（数値解析エンジニア）
- 主な業務: 解析対象からCAEの要件定義を行い、解析を実施。その結果を分析し、依頼者に報告。

**人物情報の性格:**
- 分析的思考: 数値解析の専門家として、データと結果を論理的に扱う能力が高い。
- 細部への注意: 要件定義と結果の解析を行う際に、細部にわたる注意を払う。
- コミュニケーション能力: 分析結果を依頼者に明確に伝えることが求められる。

**人物情報の対象の悩み:**
- 情報過多: 多量のデータや複雑な要件に対処する際の圧倒感。
- 精度のプレッシャー: 高い精度が求められる分析業務におけるストレス。
- クライアントの期待管理: クライアントの期待と実際の解析能力の間でバランスを取ること。

**人物情報の興味・関心:**
- 最新のCAE技術: 業界の最新動向や新しい解析ツールへの関心。
- 効率化の方法: 業務の効率を上げる新しいアプローチやツールへの探求。
- プロフェッショナルな成長: 継続的な学習とスキルアップ。

**人物情報の特徴的な行動:**
- 綿密な計画と準備: 解析前の要件定義と計画段階での徹底した準備。
- データ駆動: 決定を下す際にデータと証拠に基づくアプローチを採用。
- 結果の共有とフィードバックの受け入れ: 解析結果をチームやクライアントと共有し、積極的にフィードバックを求める。
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データサイエンスに必要な基本スキル="

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学習スケジュール="

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利用可能なオンラインコース="

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学習成果の追跡方法="

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実践的プロジェクトの具体的内容="

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参考フォーマット="
**基本スキルの習得**
- **スキル内容**:
- **目標**:
**学習スケジュール**
- **スケジュール詳細**:
- **目標**:
**オンラインコースの利用**
- **推奨コース**:
- **目標**:
**学習成果の追跡**
- **追跡方法**:
- **目標**:
**実践的プロジェクト**
- **プロジェクト内容**:
- **目標**:
**継続的評価とフィードバック**
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