2019年8月は、インプレスが開催している「データサイエンス基礎講座」の中でも、屈指の人気と高い評価を受ける「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」を、「データサイエンス基礎講座2019＜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、Returns(リターンズ）＞」として再び実施いたします。
- 受講生の声
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- 知識ゼロの自分でも分かりやすいレクチャーで助かりました。質問者の方々の内容も勉強になりました。
- Excelで実装できるものとは思っていなかったので、ある意味衝撃でした。
- 機械学習の基礎を分かりやすく学ぶ事が出来ました。
- 実際に実行してみて、実用に向けたイメージが持てました。
- 計算過程を追うことで、非常に理解が深まった。
「データサイエンス基礎講座2019＜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＞」
（2019年2月15、16日：授業後のアンケートから）
講師には、このシリーズを牽引する堅田洋資（かただ ようすけ）氏を迎えます。堅田氏は日本では数少ない米国大学のデータサイエンス修士号（University of San Francisco,M.S.in Analytics修了、一橋大学商学部卒業：統計学・データサイエンス専攻）を有し、現在、株式会社データミックスの代表取締役社長を務めています。データ経営、分析に対する幅広い知見・経験のバックボーンを同氏が、実際の経験・実務体験に基づき、前回同様以上の熱血の授業を展開していただきます。
具体的には、「機械学習と統計学との違い」「機械学習の効果的なビジネスシーンへの適用」「未知への事象への応用」など機械学習の基礎知識の講義から始めます。続いて、エクセル/Pythonといったツール/言語の利用/演習を通じて代表的な機械学習アルゴリズムの習得を図ります。合わせて、データ分析プロセスの前段階であるデータのモデリング/マイニング処理の演習、現実のビジネスケースを想定した演習までを行います。
「数学知識ゼロ、プログラミング経験：殆どナシ」の方を前提に、トータルなデータ分析業務プロセスの演習・体験を通じて、『データアナリシス』の本質の修得と、自らが機械学習の利用を図れる知見が備わるような構成となっています。
※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状況の遅速により変更がありますのでご了承下さい。
また、授業の総まとめ的な意味も含め、2日目の最後のセッションでは、課題を提示いたします。「ニュースアプリベンチャーのビジネスケースを読んでKPIを設計しよう！」というテーマで、講師が代表を務めるデータミックスが実際の講義で利用しているビジネスケースの掲示・説明をいたします。
今回も、回答までの大枠のガイダンスは指導しますが、どのような課題に対し、どんなデータ分析をすればよいかを考えてみる時間を設け、受講者にはホームワークとして、自ら考える習慣を身に着けられるよう企画しています。
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、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。
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」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として活用下さい。
ITや分析に携わっている方は勿論、これら部門以外でも、「腑に落ちる/理解できる」ような構成としていますので、「機械学習」の基礎素養を育成したい、1人でも多くの方の受講をお待ちしています。
※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
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- 機械学習の本質の理解、機械学習の効果的な利用ビジネスシーン、 機械学習本の読了/サイト活用ができるような入門的かつ本質的理解が図れるような授業構成。（幅広い役職、部門の方々にも受講可能な構成）
- 代表的な機械学習アルゴリズムの解説と利用演習、データのモデリング/マイニング処理の演習、現実のビジネスケーススタディを想定した演習まで、体験を通じたトータルなデータアナリシスの理解
- ビジネスの課題をいかにデータ分析の課題へと落とし込むかのポイントや実際の機械学習プロジェクト進行のための肝を体感的に理解
- 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2日間。集中的に講義・演習を実施（全12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。
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＞）、「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」（＜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2019＜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 Returns(リターンズ）＞ ～ 「夏」を制する者が、「機械学習・AI」を制する！ ～ |
|---|---|
| 日時 |
全2日 |
| 会場 |
東京都江東区有明3-3-3
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| 主催 | 株式会社インプレス |
| 協力 | 株式会社データミックス |
| 特別協力 | 武蔵野大学 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社 |
| 受講対象 |
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| 受講料 | 86,400円（税込） |
| お問い合わせ先 |
インプレス セミナー事務局（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 | 30名（最少開講人数15名）
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留意事項
- 受講票は2019年8月5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。
- 都合により、講師・講座内容あるいはセミナー内容の一部が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。
- 定員に達し次第、申込受付を締切らせていただきます。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。
- ご本人が出席できない場合は、代理の方の参加が可能です。その際は「お申込者の参加証・代理参加者のお名刺2枚」をお持ちの上、受付までお越しください。
- ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのでご了承ください。
- イベントという商品の特性上、8月9日（金）以降のキャンセルは、参加料未納の場合においても【キャンセルフィ100％】となり、お支払いただきます。
- 参加者様のご都合によるキャンセルおよび欠席・遅刻によるご返金等は一切お受けしておりません。
- 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止することがありますので、ご了承願います。その際は、開催3日前までに、本ページおよびメールでご連絡いたします。
- 自然災害、交通機関の事故、講師の発病等、不可抗力な事情により開催を中止することがあります。事前に中止が判明した場合は、本ページおよびメールにてお知らせいたしますので、各自でご確認ください。当日に中止が決まった場合は、本ページおよびメールと電話にてお知らせいたし、開催日の変更もしくは参加料の返金をいたします。 なお、旅費（航空券含む）や宿泊費とそれらのキャンセル諸費用については保障いたしません。
- 会場は変更になる場合があります。その際は事務局よりご案内させていただきます。
- 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。
※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。
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
- 会場アクセス
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東京都江東区有明3-3-3
- りんかい線 国際展示場駅 徒歩7分
- ゆりかもめ 国際展示場正門駅 徒歩5分
- JR各線 東京駅［丸の内南口］5番乗場より都営バス（都営05系統「東京ビッグサイト」行きで「武蔵野大学前」）約30分・下車すぐ
- JR各線 東京駅［八重洲南口］10番乗場より都営バス（都営16系統「東京ビッグサイト」行きで「武蔵野大学前」）約30分・下車すぐ
