1限目

データサイエンス概論

• データとビジネス
• 現状把握とデータによるビジネス改善
• 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

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

3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

4限目

【事例演習】機械学習を利用した業務の効率化

【例題1】

【例題2】

【例題3】

• ※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。

5限目

【前半】

【事例演習】回答/質疑応答

【後半】

先端（機械学習・AI）活用事研究編

マーケティングとAI・機械学習
～テレビ視聴行動をディープラーニングで把握した事例を挙げながら～

近年、目覚ましい発展を続けるAI・機械学習。正解を定義しやすい問題に対する活用は今後もますます進んでいく。
では、マーケティングのような人の行動や心理を扱う分野ではどうだろうか。
本講義では、テレビ視聴行動をディープラーニングで把握した事例やAIにインプットする良質なデータの条件などを挙げながら、マーケティング分野におけるAI・機械学習の今とこれからについて紹介する。

株式会社インテージ

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

• ※4限目と5限目については、授業進行の状況で内容等の変更がある可能性があります。
  あらかじめご了承下さい。