データサイエンス基礎講座2019<Python演習/実践編・春> データサイエンス基礎講座2019<Python演習/実践編・春>

2019年4月度のデータサイエンス基礎講座は、2016年12月から数えて通算6回目の開催、延べ300名の方が受講した『Python演習/実践編』を実施いたします。
いつも、その受講者総てから「満足度100%」の回答を集め、インプレスの同シリーズを牽引する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、再度、講義内容の企画・構成の総合ディレクションを務めます。

機械学習・統計の基礎を「Python」を利用した演習形式で学習し、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しています。
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、講師陣が経験した実務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・アルゴリズムが理解できるよう構成しています。

授業では、まず、「Pythonの文法基礎」の説明から、データサイエンス業務の基本となる「基礎統計量を使った分析」、「Pandasの利用とデータハンドリング、データの可視化」までを演習中心で理解を図ります。
続いて、統計・確率の基本から機械学習(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))など代表的アルゴリズムを講義・演習で教導いたします。

最終回には、学習した知識をベースにして最終回には、実ビジネスの中から「ケース・スタディ」として、下記のような演習課題を解くセッションを設けます。

例題1:不動産相場予測(目的、分析アプローチ、アクション)
例題2:IoTセンサーログ故障診断(目的明確化、分析アプローチ、アクション)
例題3:『どの商品を買うと、この店舗のファンになってくれるのか』
例題4:『楽しさが最大になるチーム編成を作るには、どうすれば良いのか?』
  • ※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。
    <機械学習アルゴリズムの利用>と<ビジネスへ如何に応用/適用するのか>、という双方の観点から、あるべき「解」を、受講者自らが考えると言う授業の復習並びに実践対応力養成に充てる時間を予定しています。
  • ※あくまでも授業カリキュラムに沿った教導のポイントの概要です。進行スケジュール及び製品変更・進行遅速により変更がありますのでご了承下さい。

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、今回は授業の進行に応じ授業時間の延長を予定しています。

  • ※予定定刻以降の帰社・帰宅は自由です。

R言語の東京コミュニティTokyo.Rの主催者であり、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)など多くの著作もある里 洋平(さと ようへい)氏が、前回同様、企画/構成の総合ディレクションを務めます。また、最終セッションでは、里氏が自らこの授業のまとめを兼ねて、実ビジネスに携わる立場から独自な「データサイエンス概論」について特別講演をいたします。
授業のメイン講師には、DATUM STUDIO株式会社でデータサイエンティスト教育と教育事業の責任者を務め、前回授業でも高い評価を受けたDATA Analyst 大平 紀之氏に、熱血の授業を展開していただきます。

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・統計・機械学習/ディープラーニングアルゴリズム」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
  • 演習・チュートリアル主体の授業
  • Pythonの文法基礎の修得
  • データサイエンス/アナリティクス業務に必要な「統計・機械学習」の基礎知識と代表的アルゴリズムの理解を図る
  • 「演習課題」を解く事で、「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機械学習の利用法の理解を図る
  • 他の同様な授業よりも比較的安価な受講費用を設定
  • 全4回。濃密な講義・演習を実施
  • ※昨年及び前回実施した各回の『データサイエンス基礎講座』シリーズを受講された方も、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。

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。

https://b-event.impress.co.jp/event/datascientist2014/

現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ 」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。
特に「データサイエンス基礎講座」シリーズは、「機械学習・ディープラーニングの為の数学基礎編」、「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編」、「R演習/実践編」、「Python演習/実践編」、「機械学習・クラウド利用編(Microsoft Azure)」、「ディープラーニング編(「理論と実装」、「応用編(IoT、データマイニング/テキストマイニング)」、「IBM Watson-アプリ開発力養成編」など、幅広いラインアップを実施して来ています。
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、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、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 2019<Python演習/実践編・春>
~ Pythonで<統計/機械学習>の基本を学び、演習でビジネス課題を解くヒントを修習する ~
日時
  • 2019年4月3日(水)19:00~21:30(受付開始 18:30)
  • 2019年4月10日(水)19:00~21:30(受付開始 18:30)
  • 2019年4月17日(水)19:00~21:30(受付開始 18:30)
  • 2019年4月24日(水)19:00~21:30(受付開始 18:30)

全4回

会場

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
主催 株式会社インプレス
協力 DATUM STUDIO株式会社
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
  • 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)
  • 機械学習/AIのテーマで業務をはじめる、もしくは初心者の方(始めたいが何から始めればいいかわからない方等)
  • 機械学習の導入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
  • 数学の知識は不要(高校卒業程度の知識)
  • 上記テーマに関心のある方
受講料 86,400円(税込)
参加特典 『スラスラ読める Pythonふりがなプログラミング』【各回毎配布】
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2019年3月25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