データサイエンス基礎講座2017＜Python演習編＞のタイムテーブルです。

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。

4月5日（水）19:00～21:00（120分）	1限目：データサイエンス概論データとビジネス現状把握とデータのよるビジネス改善企業の中のデータサイエンティストデータによるイノベーションの起こし方
4月11日（火）19:00～21:00（120分）	2限目：Python基本 Jupyter notebook Python文法基礎基礎統計量による分析 Pandasの使い方データの可視化
4月21日（金）19:00～21:00（120分）	3限目：Python演習統計編統計学とは？記述統計学と推測統計学統計学が使えるシーンと統計学の全体像記述統計学：平均値・中央値?比率・分散・標準偏差推測統計学：母集団と標本、仮説の検証方法
4月26日（水）19:00～21:00（120分）	4限目：Python演習機械学習編データハンドリング基礎機械学習論教師なし学習（K-MEANS）/アルゴリズム説明教師あり学習（線形回帰モデル）/アルゴリズム説明教師あり学習（ロジスティック回帰モデル）/アルゴリズム説明教師あり学習（SVM)/アルゴリズム説明教師あり学習（ランダムフォレスト）/アルゴリズム説明事例研究：機械学習を利用した業務の効率化
4月27日（木）19:00～21:00（120分）	5限目：【事例研究】最先端のデータマイニングの実力～見えないものを見えるようにする！～講師国立情報学研究所情報学プリンシプル研究教授宇野毅明（うのたけあき）略歴専門分野大規模データや組合せ的な構造を扱う超高速アルゴリズムの開発や、組合せ数理の研究が専門。特にテキスト・ゲノム・Webネットワークなどに対するデータ解析やデータマイニングのアルゴリズムを専門とする。企業との共同研究を積極的に行い、思考のための道場、「未来研究トーク」の運営に携わるなどアクティブに活動を広げる。概要データから適切な抽象度を持った特徴・構造を網羅的に取出し、複雑で巨大なビッグデータをシンプルで明確で小さいデータに変換する手法であるデータマイニングについて解説していただきます。膨大かつ不明確なデータ群から、機械学習を利用する事で、可視化や解析し、見えない「形」から意味をある「姿」を見い出す最先端のデータマイニングの手法をご紹介いただきます。