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【データサイエンス実務入門】Pythonで体感しながらゼロから学ぶデータ分析/時系列モデル/機械学習
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2018-11-01（木）　9:30～16:30
講師 フューチャーブリッジパートナーズ株式会社
代表取締役
長橋　賢吾　氏

慶應義塾大学環境情報学部卒業 同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科博士課程修了 博士（情報理工学） 英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券（現シティグループ証券）入社 ITサービス・ソフトウェア分野証券アナリスト担当 企業戦略・IT戦略の策定、経営管理、IR支援、データ分析等を実施 主な著書に、『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、2017年） 、『FinTechの基本と仕組みがよ～くわかる本』（秀和システム、2016年）

概要 AIに欠かせない技術として注目されている機械学習。その定義は、「大量のデータをもとに、そのデータを処理するプログラムとしてモデルを記述し、そのモデルに基づいて自動的に意思決定をする」ということです。機械学習を実現するには、的確なデータ分析に基づいたモデルを作ることが大事になります。本セミナーでは、Pythonで演習することで、機械学習のモデルをつくるために備えるべきデータ分析の基礎力が身に付きます。また、逆も真なりで、データ分析ツールとして活用することでPythonも基礎から身に付けることができます。このように、「Python⇄データサイエンス」の両方向で、データサイエンスとPythonは技術習得スピードと習熟度の両面において相乗効果があり、習得スピードと習熟度が格段にアップします。
担当講師はこれまでPythonとRを中心にゼロからデータサイエンス環境を構築し、実際の運用まで展開するセミナーを数多く開催してきました。そのなかで、受講者がつまずきやすいところ、わかりにくいところについてブラッシュアップを重ね、担当講師のセミナーはいつも盛況です。本セミナーでも、Pythonを利用してデータサイエンスの初歩から応用までを取り扱います。インタラクティブに質疑応答を交わしながらデータサイエンスの考え方とPythonの実装法が身に付きます。また、通常のデータサイエンスセミナーでは取り扱われない時系列分析も身に付く、大変貴重なセミナーです。是非、ご参加をご検討ください。 特にデータサイエンティスト業務応用までをデータを使ってゼロから習得されたい方におすすめです。
セミナー詳細 １．機械学習とデータサイエンス
（１）機械学習の定義
（２）主な機械学習の手法
（３）機械学習の活用事例
（４）機械学習のカバー範囲
（５）教師あり学習と教師なし学習
（６）強化学習
（７）過学習
（８）ニューラルネットワーク

２．Pythonの導入と基礎
（１）機械学習とPython
（２）機械学習プラットフォーム
（３）Pythonの環境構築（Anacondaインストールの確認）
（４）Python機械学習ライブラリ（numpy, scikit-learn, Pandas)の利用

３．機械学習に必要な確率統計の基礎
（１）ヒストグラム
（２）平均、分散、標準偏差
（３）正規分布
（４）t分布

４．機械学習を実現するデータ分析手法
（１）教師あり学習
（２）回帰分析
（３）重回帰分析
（４）ロジスティクス回帰
（５）教師なし学習
（６）クラスタリング分析
（７）次元削減
（８）主成分分析
（９）時系列分析（SARIMAまで）
（10）クロス分析
（11）クラス分類
（12）サポートベクターマシン

５．ディープラーニング「超」入門

６．振り返りと質疑応答
※ １時間に一度程度質疑応答の時間を設定してインタラクティブに運営します。
※ 録音、ビデオ・写真撮影はご遠慮ください。
補足事項 当セミナーは、事前にAnacondaをインストールしたPCをご持参の上受講いただくセミナーです。
■ 開催前日までにご自身のPC に「Anaconda 5.2 For Windows 64bit （Python 3.6 version）」をインストールし、当日ご持参ください。インストールの詳細につきましてはお申込み後に各お申込者宛にお知らせいたします。
■ インターネットを使用します。Wi-Fi環境をご用意いたしますので、接続可能のPC をご持参ください。
※ 7/31（火）開催セミナーの再演です。
※ 当日は動作確認を行いますので午前9：10までにご来場ください。
※本セミナーのキャンセル期限は10/31（水）12時です。
（開催前日に資料の一部を送付するため。）
※当日は昼食をご用意いたします。(昼食：12：30～13：30)
※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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