データサイエンス基礎講座2019＜実践アナリティクス編＞ データサイエンス基礎講座2019＜実践アナリティクス編＞

2019年12月度のデータサイエンス基礎講座は、統計・確率及び代表的機械学習/ニューラルネットの基礎理論の解説とPythonで実装・ハンズオンする【基礎編】と、学習した知識・体験を生かしながら、受講者相互にディスカッション・ワークショップをしながら課題―『利用者の属性に基づくモバイルアプリ利用予測』―回答へ取り組んでいただく【応用編】の2部構成で実施いたします。
※基礎編を修了後、実際のビジネスのデータを包含する上記課題を提示します。

データサイエンス基礎講座2019＜実践アナリティクス編＞


1日目：シリーズ1「統計/機械学習のアルゴリズム概説とPythonハンズオン」

統計・確率、機械学習の初心者をターゲット受講層として想定し、高校生程度の数学知識から理解が図れるよう構成しています。

「ヒストグラム・平均/分散/標準偏差・正規分布・t分布」といった数理統計学から、「教師あり学習(回帰分析、重回帰分析、ロジスティクス回帰）」、「教師なし学習（クラスタリング分析、k平均法、主成分分析(次元削減）」、「機械学習の分析手法（SVM（サポートベクターマシン）、アンサンブル学習（決定木、ランダムフォレスト）」等を解説しながら、Python（Anaconda）で各種ライブラリ（NumPy、scikit-learn、Pandas)を利用しながら、平易に解説しながらチュートリアルを実践していただきます。

データサイエンス基礎講座2019＜実践アナリティクス編＞


2日目：シリーズ2「実ビジネスデータを利用しての課題演習」

シリーズ1で修得した知識・経験を活かして「実」ビジネスのデータを使用しデータアナリティクス業務を体験していただきます。

使用データ

  • 株式会社インテージ提供の「i-SSP®（インテージシングルソースパネル®）」のスマートフォンアプリ接触データを利用

使用項目

  • 基本属性（居住エリア、性別、年齢、仕事環境、etc）
  • モバイルアプリ利用状況

提示課題

  • 元データをもとに利用者の属性情報の抽出ならびに仮説設定
  • 属性情報に基づいたモバイルアプリ利用予測
  • モバイルアプリ利用予測の精度評価

上記のデータ種別・提示テーマに従い、「目的の明確化」・「分析概要の明確化」・「データの記述/アルゴリズム選定/アルゴリズム実装(Python)」・「精度評価と検証」・「ビジネスへの貢献へのために」などの実務に近い業務プロセスに沿って、ワークショップ/ディスカッションとPython実装を行っていただきます。回答までの大枠のガイダンスは指導しますが、課題を明確化し、データ分析をトータルで理解する構成として、自ら考えチームで解決するという体験をしていただき、データアナリティクスに対するより深い理解を身に着けられるような構成となっています。

【i-SSP®（インテージシングルソースパネル®）とは】
インテージの主力サービスであるSCI（全国個人消費者パネル調査）を基盤に、同一対象者から新たにパソコン・スマートフォン・タブレット端末からのウェブサイト閲覧やテレビ視聴情報に関して収集したデータです。当データにより、テレビ・パソコン・スマートフォン・タブレット端末それぞれの利用傾向や接触率はもちろん、同一対象者から収集している購買データとあわせて分析することで、消費行動と情報接触の関係性や、広告の効果を明らかにすることが可能となります。また、調査対象者に別途アンケート調査を実施することにより、意識・価値観や耐久財・サービス財の購買状況を聴取し、あわせて分析することも可能です。
※シングルソースパネル®は株式会社インテージの登録商標です。

メイン講師には、「Rではじめる機械学習 データサイズを抑えて軽量な環境で攻略法を探る」（インプレス刊）、「図解入門 よくわかる最新機械学習の基本と仕組み」（秀和システム刊）などの著者でもあり、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・Python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。

加えて、今回の実ビジネスデータ（i-SSP)を提供するインテージ社から同社・コミュニケーション事業本部・マネージャー（兼）慶応義塾大学 産業研究所 共同研究員・博士(社会工学)・中野 暁（さとし）氏が、授業全体のサポートを務めるともに、現役データサイエンティストとして、2日目＜シリーズ2＞のワークショップ・ディスカッション・セッションでは、受講者へのアドバイザ・サポート役としてご協力をいただきます。

※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。
※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。

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/AI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。

※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を再整し、機械学習・AIの基礎的なアルゴリズムを詳解・概説する
  • 「実」ビジネスのデータを使用しデータアナリティクス業務を体験していただく 　
    ※使用データ：株式会社インテージ提供の「i-SSP®（インテージシングルソースパネル®）」のスマートフォンアプリ接触データ
  • 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

開催概要

セミナー名 データサイエンス基礎講座2019＜実践アナリティクス編＞

  • シリーズ1：12月12日（木） 　
    統計/機械学習のアルゴリズム概説とPythonハンズオン
  • シリーズ2：12月18日（水） 　
    実ビジネスデータを利用しての課題演習
日時
  • 2019年12月12日（木）10:00～18:00（受付開始 09：30）
  • 2019年12月18日（水）10:00～18:00（受付開始 09：30）

全2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 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
特別協力 株式会社インテージ
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
＊必ずしもコンピュータ及びPythonに精通している必要はありませんが、必要最低限のIT利用経験（実務で2～3年程度の何らかのIT機器利用の経験を有する事、何らかのプログラム言語利用経験を有する事）があればより理解が進みます。
  • 上記テーマに関心のある方
受講に際しての留意事項
  • 高校卒業程度の数学の知識を有する事
  • 実務で2～3年程度のエクセル利用経験を有する事
    （最低限Excelでピポットテーブルを使って集計できるレベルが望ましい）
  • 座学・講義受講のみを希望する方も受講可能
受講料 88,000円（税別80,000円）
参加特典
  • オリジナルテキスト
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 30名（最少開講人数15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。

留意事項

  • 受講票は2019年11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。
  • 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、11月28日（木）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並びに利用データの取り扱いについて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
  • 演習言語には、Pythonを利用する予定です。ただ、同言語に、必ずしも精通している必要はありません

※受講可能な要件を満たした方には、事前にテストデータ・利用ソフトウエア/ツールのインストール方法等各種受講に必要な資料をメールで連絡及び配布致します

※ロゴ、記載されている製品およびサービス名は・会社名・団体名は、各社の商標または登録商標です

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。

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」（＜コンテナ技術基礎・実践講座＞、＜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2,000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。