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年秋からビッグデータ、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。
「＜数学知識ゼロ、プログラミング経験ナシ＞から始める機械学習」、「Microsoft Azure ML編」、「IBM Watson―アプリケーション編」、「ディープラーニング（理論と実践編、応用編）」、「最適化問題編」など多くのタイプの授業を実施しております。
データ分析担当者だけではなく、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、幅広い各層の方が参加し、毎回・満席の活況を呈しています。
今回、2018年10月度は、2016年12月/2017年4月/9月に講師を務めていただき、いつもその受講者総てから「満足度100%」の回答を集め、インプレスの「データサイエンス基礎講座」シリーズのメイン講師の一人でもあるDATUM STUDIO株式会社 取締役CAOの里 洋平（さと ようへい）氏が、再び講師として務めます。
同氏の指導をベースに、機械学習の基礎をPythonを使った演習で学び、ビジネスシーンを想定して演習問題を自らが解くという授業構成とする「Python演習/実践編」は、単なる統計・機械学習の数式・アルゴリズムの解説を図るだけではなく、徹底的な実務の経験をバックボーンにして、『どのようなケースに、どのアルゴリズムを使うべきか』、『データ分析の狙いを明確化し、その解のためのアルゴリズムの利用』という戦略的なデータマイニングの視点から、ビジネスシーンへの応用を念頭に、統計/機械学習の意味・数式が理解できるよう企画しています。
- 受講者からの声（2018年4月度から）
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- データ分析の方法、流れを紹介していただいたのが、大変勉強になりました
- これまではデータフレームを使いこなせていなかったと認識できた。
- 実際に使うイメージが持てるケーススタディだった。
- 内容が実践的でとても有意義でした！
授業では、まず、Pythonの文法基礎から基礎統計量を使った分析、Pandasの利用とデータの可視化までを演習します。続いて、機械学習と統計の違い、教師なし学習（k-means法）/教師あり学習（線形回帰モデル、ロジスティック回帰、SVM、ランダムフォレスト）などを演習いたします。
最終回は、機械学習の応用に特化した授業となります。
実ビジネスの中から「ケース・スタディ」として、
例題1：「ある化粧品会社の製品販売マーケット／ターゲットの特定」を想定し、機械学習をビジネスへ如何に応用/適用するのかについて受講者自らが考え、アルゴリズムを選定し、手を動かし、結果を得るという実践対応養成時間といたします。
例題2：「不動産物件の相場予測」
例題3：「IoTセンサーデータを用いた故障診断」
- ※課題演習の例題については、変更になる可能性があります。ご了承下さい。
また、「最後の方も演習できる時間があれば良かったです」、「内容が盛りだくさんで欲を言えば、あと1時間あると良かった」との声を、受講者の皆さまから多数いただいている事から、基本は1時限について、午後7時から午後9時（2時間）の授業時間ですが、今回は授業の進行に応じ午後9時30分まで、授業時間の延長を予定しています。
- ※午後9時以降の帰社・帰宅は自由です。
また、最終回には、機械学習・AIの分野での識者の講演、または事業会社で同分野に実際に携わる方に登壇・講演いただく、恒例の特別講演も実施いたします。
今回は、株式会社インテージ クロスメディア情報部 シニアアナリスト（兼）慶応義塾大学 産業研究所 共同研究員 中野 暁氏を講師に迎えます。
「TV視聴行動を把握する新たな試み」をテーマに、異なるデータソースから収集された同一種類のデータの強み・弱み、および、それらを補い合うためにディープラーニングを用いた自社の活用事例を紹介していただきます。
R言語の東京コミュニティTokyo.Rの主催者で著名ネット企業でデータサイエンス業務に従事し、「データサイエンティスト養成読本」（技術評論社）など多くの著作のある里 洋平（さと ようへい）氏をメイン講師に、機械学習の基礎をPythonを使った演習で学び、ビジネスシーンを想定して演習問題を自らが解くという授業構成となっています。
単なる統計・機械学習の数式・アルゴリズムの解説を図るだけではなく、徹底的な実務の経験をバックボーンにして『どのようなケースに、どのアルゴリズムを使うべきか』、『データ分析の狙いを明確化し、その解のためのアルゴリズムの利用』という戦略的なデータマイニングの視点から、ビジネスシーンへの応用を念頭に、統計/機械学習の意味・数式が理解できるような構成となっています。
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いたします。
充実した内容の授業構成となっておりますので、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
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- 「Python」を実際に手を動かし、演習・ハンズオンで理解を深める
- 「ケーススタディ」を想定しPython/機械学習を利用して演習問題を解く事で、ビジネス直結にした知見を修得
- 「機械学習」という「データサイエンス」に必要な知識の習得
- 「現状の把握」・「分析手法の選定」・「分析の検証と実際の対処法」等、 現実のビジネスプロセスに沿った講義・演習により、データサイエンティストとしての素養の養成
- 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 ＜Python演習/実践編・秋＞ |
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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 |
| 協力 |
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| 受講対象 |
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| 受講料 | 86,400円（税込） |
| 参加特典 |  【各回毎配布】
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| 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 E-mail：jimukyoku@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）
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注意事項
- 最少開講人数20名となります。
- 受講票は2018年9月24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
- 受講時には、PCを持参・利用下さい
- 受講生には、改めて使用プログラム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
