本セミナーは終了いたしました。
インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。
2013年秋からBigData、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、<2014年4月から「データサイエンス講座」>として実施してまいりました。
前回、2016年7月に実施した<ビジネスアナリティクス編>は、データ分析に臨むためのスタンス・狙いの明確化から始まり、分析手法/環境の考案・選択、リアルタイムな分析システムの構築まで、業務プロセスに沿った講義・演習を実施致しました。
情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等幅広い各層の方々が参加して頂きました。高評価を頂くとともに、満員・50名となる盛況・活況を呈しました。
好評の声を受け継ぎ、今回、2016年11月度は、引き続き「データサイエンス基礎講座 2016 晩秋<ビジネスアナリティクス編>として実施いたします。
具体的には、<機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築>を想定し、
- データ分析の「狙い・目的の明確化」から「分析チームの組織・体制の在り方」・「分析手法の確定」・「分析システムの構築・分析手法の実装」まで、ビジネスアナリティクスのワークフローに沿った講義構成
- 「Microsoft Azure Machine Learning」を利用した演習によるクラウド型 「機械学習・ディープラーニング」の理解
の両面の知識・智見の習得を目的として講義・演習授業を行います。
データ分析業務プロセスの解説とツール利用の演習の両面から、「ビジネスアナリティクス」が理解できるよう教導致します。
また、最終回(第5回:11月30日)には、DATUM STUDIO株式会社に講演を頂きます。
講師には、同社・取締役副社長であり、R言語の東京コミュニティTokyo.Rの主催者でもある、著名な「里 洋平(さと ようへい)」氏を迎えます。
ヤフー株式会社、株式会社ディー・エヌ・エー、株式会社ドリコムで、ユーザーとしての立場から、機械学習を利用した経験を生かして、「原材料価格予測モデルの構築」・「センサーデータを用いた異常検知システムの構築」等に於けるポイントを事例講演として講演頂きます。
単なる製品販売促進という事ではなく、機械学習の基礎技術を基に、ビジネスにどう生かすかを受講の皆様と議論する場として活用下さい。
既に、データ分析プロジェクトに参加しているマネージャー/ディレクター・クラスの方は勿論、初めてのスタッフの方など幅広い階層の方々が、本講座を通じ「データアナリティクス・機械学習/ディープラーニング」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として提供致します。
データ分析業務・IT活用部署だけではなく、ビジネスにデータ分析を活かしたい多くの部門・多くの皆様のご参加を心よりお待ちしております。
今回授業の特徴
- 具体的には、<機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築>を想定し、仮想の「データ分析プロジェクト」を実行
- 「分析するための狙い・課題の整理」、「分析予測対象の決定」、「データ生成メカニズムの考察・データサイエンス手法の選定」・「結果の評価」の講義と演習。
- Microsoft Azure Machine Learningを利用した分析システム構築
- 機械学習を埋め込んだリアルタイム分析システム構築へのブラッシュアップ等を通じてデータアナリティクス業務の理解を図る
- Microsoft Azure Machine Learningを利用したクラウド型A.Iツールによる「機械学習」手法及び技法の解説・演習
- 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5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)
※昨年及び前回実施した『データサイエンス基礎講座』を受講された方も、知識の再整理・復習の意も含め再受講をお薦め致します。
開催概要
セミナー名 |
データサイエンス基礎講座 2016 晩秋<ビジネスアナリティクス編>
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日時 |
全5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
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主催 |
株式会社インプレス
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特別協力 |
DATUM STUDIO株式会社
フューチャーブリッジパートナーズ株式会社 |
参加対象 |
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受講料 |
58,000円(税込)
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お問い合わせ先 | |
定員 |
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。 |
注意事項
- 最少開講人数30名となります。
- 受講票は2016年11月1日(金)以降、順次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。
- 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。
- ロゴ、記載されている 製品およびサービス名は・会社名・団体名は、各社の商標または登録商標です。
重要:利用ソフト、持参PC等、機器について
授業の演習には、Microsoft Azure Machine Learning を利用します。
第1回目の授業時(11月9日)に、設定方法・ライセンス番号・インストール・稼働環境等について、ご説明致します。
また、受講時に、同クラウド環境を利用する際は、ご自身の責任において行っていただきます。