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データサイエンス基礎講座 2016 春

2016年2月2日 (火)・10日(水)・12日(金)・16日(火)・26日(金)の5日間、1回:120分、合計600分余りの充実授業です!

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データサイエンス基礎講座2015秋【機械学習・実践編】|2015年10月15日(木)・20日(火)・23日(金)・28日(水)

本セミナーは満席となりましたので、登録受付を終了しました

すべての人、モノ、そしてコトがつながるデジタルビジネス時代。この時代においては、膨大に発生する「エニーサイズ・データ」をいかに収集し、蓄積し、活用するかがビジネスや事業の成否を左右します。データの分析や活用の巧拙が、決定的に重要になるのです。

そうしたことから様々なデータ分析・解析ソリューションが生まれています。HadoopやSparkに代表されるデータ蓄積/分析のプラットフォーム、各種のBIツール、R言語のような統計分析のツールなどです。今そのソリューションは、大量のデータの因果関係を見出したり、異常値を導き出したり、傾向や意味を抽出したりすることが可能な「機械学習」へと進化しています。

ただし「機械学習」という言葉には特有の期待感と同時に、ある種の不透明感がつきまといます。いわゆる統計とは何が違うのか、学習とは何をどうすることなのか、機械が何をできるのかといったことです。

そこで今回は数学的・統計学知識の基本的な理解と、最も広く利用されている「統計的機械学習」に焦点を合わせ、その可能性を講義と演習で解説致します。

本講座を通じ「機械学習」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として活用下さい。

今回授業の特徴

  • 高校生程度の数学・統計基礎から易しく講義・演習指導
  • 「統計学」と「機械学習」と言うデータサイエンスに不可欠な両輪の基礎知識の修得を目的に演習を加えた本格的内容
  • 他の同様なタイプの授業よりも低価格(受講料、テキスト代含)な受講料を実現
  • 全4回。すべて就業後に参加し易い午後7時から授業を開始(1回:120分)

開催概要

セミナー名
データサイエンス基礎講座2015秋【機械学習・実践編】
日時
  • 2015年10月15日(木)19:00~21:00 (受付開始 18:30)
  • 2015年10月20日(火)19:00~21:00 (受付開始 18:30)
  • 2015年10月23日(金)19:00~21:00 (受付開始 18:30)
  • 2015年10月28日(水)19:00~21:00 (受付開始 18:30)

全4回

会場
東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F
  • 三田線  神保町駅[A9]       徒歩1分
  • 新宿線  神保町駅[A9]       徒歩1分
  • 半蔵門線 神保町駅[A9]       徒歩1分
  • 東西線  竹橋駅[3b]        徒歩5分
  • 千代田線 新御茶ノ水駅[B7]     徒歩5分
  • JR線   御茶ノ水駅[御茶ノ水橋口] 徒歩8分
受講料
54,000円(50,000円+税)
参加対象
  • 情報システム部門
  • 総合企画部門
  • セールス/マーケティング部門
  • 品質管理やリスク管理部門
募集人数
50名(最少開講人数30名)
※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。
最少開講人数に達したため開講決定いたしました!
主催
株式会社インプレス
URL
セミナー情報ページ
http://www.impressbm.co.jp/event/datascientist2015autumn
お問い合わせ先
インプレス イベント事務局
TEL:03-6837-9820
受付時間 10:00~18:00(土・日・祝日を除く)

注意事項

  • 最少開講人数30名となります。
  • 受講票は2015年10月1日(木)までに電子メールにてご連絡させていただきます。
  • 応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
  • 講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。

重要:利用ソフト、持参PC等、機器について

授業の演習にはオープンソース統計ソフト「R」を利用致します。
受講者へは、改めて「R」のダウンロード方法をメール等でご連絡致します。
また、受講時に、ダウンロード、インストールする際は、ご自身の責任において行って頂くことと条件と致します。
製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

Rの推奨稼働環境
  • Windows:XP以降
  • Mac:10.6以降
いずれも100MB程度の空き容量を確保し、最低でも2GBのRAMを搭載要