データサイエンス基礎講座2018<最適化問題(アルゴリズム概説と演習)>~数学知識:少々、数式:無、から始める数理計画入門~ データサイエンス基礎講座2018<最適化問題(アルゴリズム概説と演習)>~数学知識:少々、数式:無、から始める数理計画入門~

新たにラインアップを拡充!数学の知識はある程度必要とするものの、基本的には数式には頼らず直感的に解説していきます。

今回は、分析業務として「計画立案/行動計画」にフェーズを当て、データサイエンスについての理解を深める狙いで企画いたしました。

データ分析業務の中で、「計画立案」フェーズによく取り上げられるテーマに「最適化」の問題があります。例えば「割り当て問題に関する問題(レコメンデーション、シフトスケジュール、施設配置計画、生産計画 等々)」では、このような最適化問題を解析するために、多年に亘り最適化の方法論としてのアルゴリズムの研磨が続けられています。

本講座では、最適化のアルゴリズム概説として「線形計画法」・「混合整数線形計画法」・「整数計画法」・「二次計画法」・「非線形計画法」などの代表的なアルゴリズムの説明とツールの利用方法を教導いたします。

ここがPoint!

  • なるべく最適化を数学的に理解するだけではなく、“最適化とは何か”、“最適化の役立てどころ”、“最適化問題はどのように解けるのか”、など、その意味と足跡を振り返りながら易しく解説し、合わせて利用上の留意点や苦労話なども話題に挙げ、最適化をより深い観点から理解が図れるような講義時間も設けました。
  • 同時に、演習課題も実施し手を動かしながら代表的なアルゴリズムの理解と、その適用業務分野での応用が図れ、すぐ業務へ利用できるような知見を得られるよう工夫を凝らしています。

既に、データサイエンス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、これから初めて計画立案に最適化を活用していこうと考えているスタッフの方など、幅広い階層の方々が、本講座を通じ「最適化」を、業務の中で活かす術への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として企画して活用ください。

ビジネスに最適化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。

講師紹介

森口昌和 氏

1982年の創立以来、「数理科学とコンピュータサイエンス」を利用したソリューションで、常に最先端・高品質な技術を提供し、2000以上のユーザー企業・団体から高い評価と多くの実績を残してきた株式会社NTTデータ数理システムを迎えます。
最適化の詳解だけではなく、豊富な導入事例をベースにして、分かり易い授業を展開していただきます。

本講座の特徴
  • 数学の知識は最小限必要ですが、「数式に頼らない直感的」なデータサイエンス講座(業務と連動した最適化のアルゴリズムの概説)
  • 最適化問題で良く利用される代表的アルゴリズムの概説とツールを使った実践的ノウハウの習得(「線形計画法」・「混合整数線形計画法」・「整数計画法」・「二次計画法」・「非線形計画法」等々)
  • 数学的な理解だけでは無く、「最適化問題」の本質を社会/ビジネス事例を基に解説。同問題に対する深い理解が図れるよう構成
  • 他の類似した内容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)
受講に際しての留意事項
  • ※数学の知識の深浅は問いませんが、大学初等レベルの微積分と線形代数を理解していれば、尚、受講に支障がありません
  • ※プログラミングの経験やコンピュータに関する知識等IT関連知識を有する及び理解していれば、尚、受講に支障がありません
  • ※最低限のPC操作ができる程度のスキルがあれば受講可能です
  • ※昨年及び継続実施しているデータサイエンス基礎講座等の各種講座を受講された方も、新たな知識の獲得の意も含め受講をお薦めいたします。

開催概要

セミナー名 データサイエンス基礎講座2018<最適化問題(アルゴリズム概説と演習)>
~数学知識:少々、数式:無、から始める数理計画入門~
開催時期
  • 2018年6月5日(火)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年6月12日(火)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年6月14日(木)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年6月15日(金)19:00~21:00(受付開始 18:30)

全4回

会場

Diagonal Run Tokyo(ダイアゴナル ラン トウキョウ)

東京都中央区八重洲2丁目8番7号 福岡ビル4階

  • JR線東京駅 徒歩約9分
  • JR線有楽町駅 徒歩約7分
  • 銀座線京橋駅 徒歩約3分
  • 有楽町線銀座1丁目駅 徒歩約4分
  • 浅草線宝町駅 徒歩約6分
主催 株式会社インプレス
協力 株式会社NTTデータ数理システム
特別協力 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
受講対象層

具体的な受講対象:その1

  • 製造業界
  • 物流業界
  • 金融業界
  • エネルギー業界
  • マーケティング業界
  • 広告業界
  • 通信業界
  • コールセンター
  • 各業界の研究開発部門

具体的な受講対象:その2

  • 現状の業務で、「データ」と「やり方(ルール)」が分かっていながら、 解決策が導き出せない現実の問題に対し、最適解を提示する必要に迫られている方

具体的な受講対象:その3

以下の具体的な業務で解決策を模索している方

「数理最適化アルゴリズム」の主要具体的適用業務分野

  • 施設配置を考慮した輸送問題
  • 仕事割当問題(シフトスケジューリング)
  • 配送計画・運転計画
  • 在庫計画・構内物流計画
  • サプライチェーン
  • 生産計画・資源配分問題
  • 製造ラインシミュレーション
  • 施設配置問題・修繕計画(中・長期計画)
  • ネットワーク計画
  • 広告配信 (最適化マーケテイング)
  • 教育(学校統廃合計画等)
  • 金融工学(ポートフォリオの最適化、金融モデルパラメータフィッティング)

具体的な受講対象:その4

  • 業務改善・新事業/新製品への新機能の追加等の分野を担当または関連で、 機械学習/統計や数理最適化/シミュレーションなど、どれを適用すべきか 迷っている方

その他

  • AIやディープラーニングのビジネス活用を検討している方
  • スタートアップ企業の経営者、生産技術系の技術者、事業責任者、新規事業担当者
  • ユーザ企業のシステム企画・開発部門、データ戦略部門、調査部門
  • サービスプロバイダー/ITベンダー等
【受講に際しての留意事項】
  • ※数学の知識の深浅は問いませんが、大学初等レベルの微積分と線形代数を理解していれば、尚、受講に支障がありません
  • ※プログラミングの経験やコンピュータに関する知識等IT関連知識を有する及び理解していれば、尚、受講に支障がありません
  • ※最低限のPC操作ができる程度のスキルがあれば受講可能です
受講料 59,400円(税込)
お問い合わせ先

株式会社インプレス データサイエンス基礎講座2018 事務局(担当:石川義貴)

E-mail:bc-event@impress.co.jp

受付時間 10:00~18:00(土・日・祝日を除く)

定員 50名(最少開講人数20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。

受講お申し込みはこちら

注意事項

  • 最少開講人数20名となります。
  • 受講票は2018年5月21日(月)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。

重要:利用ソフト、持参PC等、機器について

  • 受講時は、Windows が動作する環境のPC(Excel必須)を持参・利用下さい
  • 受講生には、改めて使用ソフトウェアの環境設定方法をメール等でご連絡いたします
  • PCでの演習時の機種・環境設定等は、ご自身の責任において行っていただきます