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【Zoom受講限定】第3回【データサイエンス実務基礎】Pythonで体感!はじめての機械学習

~Kaggle Masterのリードで演習しながら学ぶ!k-means、予測モデル、決定木、回帰分析応用~
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2020-12-14(月) 9:30~16:30
講師 Kaggle Master
佐野 遼太郎 氏

2015年4月よりコンサルタントとして金融機関を中心としたデータ分析・モデル構築業務に従事 2018年2月にKaggler枠で株式会社ディー・エヌ・エーに入社、現在は株式会社Mobility Technologiesに出向中 また、2016年から社外データ分析講座講師として300人を超えるデータ分析技術者の人材育成に関わっている
※この講座は所属企業や所属団体とは一切関係ありません

概要 この講座では、機械学習の概要について、実際に手を動かして基礎からじっくりインタラクティブに学びます。演習では実際のデータを用いることで、より具体的に機械学習を使った予測の流れを理解していただきます。手を動かしてデータサイエンス実務を学びたい方、必見です。
各種実データ、実事例等を使って、可能な限り有益な事例紹介・問題演習を提供しますので、ぜひご受講をご検討ください!

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このセミナーで得られること
・機械学習による予測の概要
・決定木の概要
・線形回帰の概要から応用まで
・k-meansの概要
・ディープラーニングのキーワード
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本講座の受講に必要な前提知識
・Google Colaboratory(Jupyter Notebook)/Python/データ分析ライブラリの導入
・ネットワーク分析・文字列加工・webスクレイピング・回帰分析などPythonでのデータ分析・統計処理・データハンドリングの経験

※本セミナーの受講にあたり数学の事前知識は不要ですが、第5回セミナー(2021/1/12・1/18開催)を含めたセットでの受講をご検討されます場合、第5回「【AIエンジニアリング実務基礎】KaggleMasterによるPython機械学習・アルゴリズム・ワークショップ」は数式にアレルギーのない方を対象としています。ご了承の上お申し込みください。
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事前学習のご案内
Pythonプログラミングやデータ分析・統計処理について未経験の方には、本セミナーの受講前に以下のセミナーの受講をおすすめします。
<第2回>11/24(火)開催セミナー
「【データサイエンス実務入門】Pythonでネットワーク分析・Webスクレイピング」
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セミナー難易度チャート *以下のような方を対象としています*
データ分析:★★★☆☆(実務~1年)
統計処理・プログラミング:★★☆☆☆(学習経験あり)
機械学習:★☆☆☆☆(未経験者OK)
ビジネス力:★☆☆☆☆(実務未経験者OK)
※必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。
セミナー詳細 1.イントロダクション
(1)k-means導入とデモ
(2)決定木導入とデモ
(3)線形回帰導入とデモ

2.k-means
(1)k-meansとは
(2)k-meansの得手不得手
(3)演習

3.予測モデルと検証
(1)予測モデルとは
(2)過学習
(3)検証方法

4.決定木
(1)決定木とは
(2)決定木の得手不得手
(3)演習
(4)サブミット(投稿)

5.線形回帰:回帰分析応用
(1)線形回帰とは
(2)線形回帰の得手不得手
(3)データの線形加工
(4)演習
(5)サブミット(投稿)

6.ディープラーニング超入門デモ:次回<第4回>の準備(紹介)
(1)DNN
(2)CNN

7.質疑応答 ※ 講義中の録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
補足事項 ご自身のPCで演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。

【事前準備について】
● インターネットに接続可能なPCをご用意ください。PCと合わせて、Wi-Fi接続可能なスマートフォンやタブレットがあると、別々のデバイスで演習画面と講義画面を表示できて便利にご受講いただけます。
● Google Colaboratory 環境で実習をおこないます。事前に本セミナー専用のGoogle アカウントをご用意ください。
● 開催前日までに以下3点のインストールをお済ませください。(いずれも無料)
 ・Slack(PC版アプリのインストールはせずにブラウザ版をお使いいただいても問題ありません)
 ・Google Chrome
 ・Google Colaboratory

【注意事項】
● 本セミナーはZoomを使ってオンライン配信(アーカイブ配信あり)します。セミナーお申し込み時に、Zoomの利用が可能なメールアドレスをフォームにご入力ください。
● 本セミナーではビジネスチャットツール「Slack」上で資料配付と質問受付をおこないます。セミナーお申し込み時に、Slackの利用が可能なメールアドレスをフォームにご入力ください。

【お申し込み後の流れ】
● 開催1週間前に、ご登録のアドレスをSlackにご招待します。
● セミナーで使用する各ツールのインストールについて、Slack上でご案内いたします。
● 各ツールのインストールについてのご質問はSlackにて受け付けます。Slack上での質問受付期間は、各セミナーの開催1週間前からアーカイブ配信終了時までとなります。
● 開催前日に、セミナー視聴用URLをSlack上でご案内いたします。
● 開催当日は9:10から事前サポートと動作確認の時間を設けます。ご希望の方はお早めにご視聴を開始してください。
● 各セミナーの開催翌営業日に、アーカイブ配信の事前登録についてSlack上でご案内いたします。アーカイブ配信期間は、各セミナーの開催3営業日後から1週間(土日含む)となります。

※ 本セミナーのキャンセル期限は12/7(月)12時です。(開催1週間前に資料の一部を送付するため)
※ 回数券を使用して当セミナーにお申込されます場合、2回分の回数券が必要となります。 
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