データサイエンス基礎講座2018<Rではじめる機械学習(アルゴリズム概説とR演習)編> データサイエンス基礎講座2018<Rではじめる機械学習(アルゴリズム概説とR演習)編>

2018年11月の「データサイエンス基礎講座2018」には、Rを利用したコンパクトなデータ量・軽量な利用環境を利用し、機械学習・AIの基本的なアルゴリズムの概説と、Rの演習を通じての実装体験を通じて、データの特徴量抽出・モデリングの形成の重要性と戦略的なデータ活用施策の修得を目指す「データサイエンス基礎講座2018<Rではじめる機械学習(アルゴリズム概説とR演習編)>」が、内容を一部リニューアルして再び登場いたします。

今回授業の講師には、「Rではじめる機械学習 コンパクトなデータ、軽量な環境で攻略法を探る」(インプレス刊)などの著作もあり、延べ5年に亘る「機械学習:R実践編」として、「機械学習・AIの基礎」並びに「Rの演習」を講義・指導し、データサイエンティスト/ITコンサルタントなど多方面で活躍する長橋賢吾氏が担当いたします。

授業の構成は、1限目にはR演習の利用ガイダンスと基本操作と、総ての基本ともなるアルゴリムである回帰分析等を取り上げます。2限目以降は、「クラスタリング分析」・「主成分分析・因子分析」・「アソシエーション分析」など、データ分類・属性・関連性についての基礎を学習致します。3限目以降は、「機械学習」を中心に「サポートベクターマシン」・「アンサンブル学習」と、やや高度な「ニューラルネットワークとディープラーニング」を取り上げます。また、或るビジネスケースを想定した「機械学習」を利用して課題を解く演習課題の時間も予定しています。
※あくまでも授業カリキュラムに沿った目安の進行スケジュールです。授業の進行状況により変更がありますのでご了承下さい。

最終5限目には、「R利用選択肢」をテーマにして国産Rである「Visual R Platform(ビジュアル・アール・プラットフォーム:NTTデータ数理システム社開発)の紹介をしていただきます。
加えて、その導入事例の特別講演を実施いたします。特別講演の講師には、文化学園大学 服装学部 ファッション社会学科 大学院 生活環境学研究科・教授・須山 憲之氏を迎え、「厳しい競合下にある百貨店には、ID付POSデータという“宝”が眠っている。復活に向けての道筋をデータ分析で論考する。」というテーマで講演をしていただきます。
その活用の狙い・利用方から成果までを、忌憚なく語っていただき、講義・演習主体の授業構成に厚みを加えるよう工夫を凝らしています。

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。

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。

※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。

今回授業の特徴
  • 大学基礎課程の数学/統計学基礎に相当する知識の再整し、機械学習・AIの基礎的なアルゴリズムを紹介・概説する
  • 授業では「R」を実習で利用。「R」の基本的操作も理解可能なよう構成
    (また、国産Rソフトにもついても紹介し、R活用の選択肢が広がるようなセッションも用意)
  • 講義テキストは、全て事前にデジタルデータで送付(利用するテストデータ含)、講義前の事前予習並びに事後復習への対応も十分配慮
  • 他の同様な授業よりも比較的安価な受講費用を設定
  • 全5日間。総て参加しやすい平日の午後7時から授業を開始(全10時間程度)

インプレス・セミナーについて

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し、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「データサイエンス基礎講座」として実施してまいりました。

現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」(<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>、<R演習編>、<Python演習編>、<IoT/ビジネスアナリティクス編>、<IBM Watson‐アプリケーション編>、<ディープラーニングの理論と実践編>等々)を始め、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」(<ビヨンドブロックチェーン概論>、<Hyperledger Fabric編>)、「マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ」(<Scrum基礎講座>、<AWS Lambda実践編> 等)など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。

デジタル事業部門、情報エンジニアリング部門、データ分析担当者、新規事業部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、延べ1,000名以上の方々に受講いただき、実施回は、いずれも授業内容について高い評価を得ています。

開催概要

セミナー名 データサイエンス基礎講座2018<Rではじめる機械学習(アルゴリズム概説とR演習)編>
~数学知識:少々、数式ゼロ、IT知識ゼロからのAI入門~
日時
  • 2018年11月1日(木)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年11月2日(金)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年11月6日(火)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年11月7日(水)19:00~21:00(受付開始 18:30)
  • 2018年11月14日(水)19:00~21:00(受付開始 18:30)

全5回

※11月2日の講座終了後、懇親会(21時00分~21時45分)を予定しております。

会場

■11月1日、2日
インプレスグループ セミナールーム

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

  • 三田線神保町駅[A9]徒歩1分
  • 新宿線神保町駅[A9]徒歩1分
  • 半蔵門線神保町駅[A9]徒歩1分
  • 東西線竹橋駅[3b]徒歩5分
  • 千代田線新御茶ノ水駅[B7]徒歩5分
  • JR線御茶ノ水駅[御茶ノ水橋口]徒歩8分

■11月6日、7日、14日
富士ソフトアキバプラザ 7F プレゼンルーム

東京都千代田区神田練塀町3 富士ソフトアキバプラザ

  • JR線 秋葉原駅 中央改札口より徒歩2分
  • つくばエクスプレス線秋葉原駅 A3出口より徒歩1分
  • 東京メトロ日比谷線秋葉原駅 2番出口より徒歩3分
主催 株式会社インプレス
協力 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
特別協力 株式会社NTTデータ数理システム
受講対象
  • これからデータ分析をはじめる、もしくは初心者の方(分析を始めたいが何から始めればいいかわからない方)
  • 既に各種の分析をしているが、今後分析手法の幅を広げたい方
  • 機械学習・AIの導入・利用を検討している企業担当者の方
  • プログラミング経験・分析経験は不問(Excel等のIT操作経験があれば可)
  • 数学知識の浅深は問いません。ただ、大学基礎課程の数学/統計学基礎卒程度の数学知識があれば、尚、授業の理解が進みます
受講料 64,800円(税込)
参加特典 『Rではじめる機械学習』【当日お渡し】
お問い合わせ先

株式会社インプレス 基礎講座シリーズ事務局
(担当:石川義貴)

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)
  • ※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20名となります。
  • 受講票は2018年10月22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

  • Rをステップ・バイ・ステップで学習しますので、Rが初めての方にもおすすめです
  • 高校卒業程度の数学の知識(行列、線型代数、ベクトル など)を有する事
  • 原則Windows環境での授業となります

授業の演習にはオープンソース統計ソフト「R」を利用いたします。
受講者へは、改めて「R」のダウンロード方法をメール等でご連絡致します。
また、受講時に、ダウンロード、インストールする際は、ご自身の責任において行っていただきます。

- Rの推奨稼働環境 -
Windows:XP以降
Mac:10.6以降
いずれも100MB程度の空き容量を確保し、最低でも2GBのRAMを搭載要

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