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【会場受講】第2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≪前編≫

～可視化&演習しながら学ぶ機械学習モデリングの基礎～
本セミナーは終了致しました。
受講区分 会場
開催日時 2021-05-07（金）　9:30～16:30
講師 セカンドサイト株式会社
栢本　淳一　氏　執行役員
奥澤　創一郎　氏　マネジャー

【栢本　淳一　氏】
東京工業大学工学部、筑波大学大学院卒業、大手金融データ分析・コンサルティング会社、大手金融機関（銀行）、大手外資系コングロマリット会社、中堅JASDAQ上場証券会社の執行役員チーフデータサイエンスオフィサーを経て、2020年11月セカンドサイト株式会社に執行役員として参画

【奥澤　創一郎　氏】
外資系コンサルティング会社にて約10年間、金融業・流通業を中心として、データ活用のコンサルティング、BI/DWHに関するシステム構築の案件を多数経験　セカンドサイト入社後は、アナリティクス案件でデータ分析・モデル構築に従事

概要 データサイエンス、特に機械学習・ディープラーニングはデータ分析・AIの専門家に留まらず、文系の方々やトップマネジメントを含む、あらゆる業種のビジネスパーソンにとって業務効率改善・生産性向上において必須のツールになりつつあります。その中でも、今回はAIのビジネス応用で最もポピュラーな機械学習の技術を中心に取り扱い、機械学習の実務者を担うための第1ステップとなることを目的とします。

特別な環境構築が不要なGoogle Colaboratory(※)を利用し、いきなりデータサイエンス実務のトレーニングに入れます。（※Google Colaboratoryは機械学習・データ分析の自動化とその効率化を主目的に開発されたツールです。本セミナーでは主にJupyter Notebook環境を使います。）
Google Colaboratory上でPythonを使用して、機械学習手法の基本的な考え方や実装の仕方、実務でよく遭遇する課題へのアプローチの仕方等について、デモ・演習を交えて体験しながら学んでいただきます。それにより、機械学習の基本概念や実践方法を習得することができます。
担当講師はこれまでアナリティクス技術を活用した金融のマーケティング、リスク管理等の案件に従事し、機械学習モデルの構築・導入支援業務を推進しております。
機械学習のどの問題設定に取り組む際にもまず、Pythonを用いてのデータの可視化を行い、データを理解することから始めます。「視覚化デモ→演習→基礎理論学習」のサイクルを繰り返すことにより、「体感できた」「使えた」だけで終わることなく「腹落ち」して理解するレベルまでもっていくことができます。この中に「どのようにアプローチすべきか」という観点が入るため、機械学習についての技術だけでなく実務上の問題に対する思考プロセスも理解することができます。また、本セミナーで修得した技術・知識は更に高度なディープラーニング技術修得の際の最重要な基礎になります。

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このセミナーで得られること
・機械学習に関する基本的な知見と実用化事例
・機械学習ライブラリの導入
・機械学習プログラミング
・データ予測基礎
・ディープラーニングの触り
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本講座の受講に必要な前提知識
・Google Colaboratory(Jupyter Notebook)/Python/データ処理ライブラリの導入
・Pythonでの基本的なデータ処理操作経験
・Pythonでの基本的な単回帰分析操作経験
・Pythonでの基本的なデータハンドリング経験
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事前学習について
Pythonプログラミングやデータ分析について未経験者の方は、本セミナーの受講前に4/13(火)開催 第1回セミナーの受講をおすすめします。
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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：★★☆☆☆（学習経験あり）
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．プログラミング基礎確認：第1回のおさらい＆準備
（１）機械学習ライブラリ入門
　（a）Numpy、pandas、Matplotlib、scikit-learnなど
（２）データハンドリング
（３）グラフ描画
（４）データクレンジング
（５）スクレイピング

２．機械学習ハンズオン【1】
（１）背景にある統計処理の考え方・使い方
　（a）「損失関数」を決める
　（b）損失関数を「最小化」する
（２）回帰分析の実装
　（a）実データに対する重回帰モデルの実装
　（b）実データで演習
（３）外れ値を考慮した実装・外れ値除去
　（a）正規分布と3σ法
　（b）スケーリング
　（c）スケーリングとパラメータの確認

３．機械学習ハンズオン【2】
（１）EDA（探索的データ解析）
　（a）DataFrameで行列データを眺める
　（b）Matplotlibでグラフ化したデータを眺める
（２）特徴量設計
　（a）数値変数の扱い
　（b）カテゴリ変数の扱い
　（c）日付・時刻変数の扱い
（３）基礎的なモデルの利用
　（a）決定木
　（b）ロジスティック回帰
（４）高度なモデルの利用
　（a）勾配ブースティング
　（b）ニューラルネットワーク
（５）モデルの評価・比較

４．時系列・テキストデータ分析入門デモ（次回の予習）
（１）時系列データ分析
（２）テキストデータ分析

５．質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
補足事項 ※こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。
※本セミナーのキャンセル期限は4/27(火)12時です。（4/27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し込みされます場合、2回分の回数券が必要となります。
※昼食をご用意いたします。

＜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。ノートPCをご持参ください。＞
【事前準備について】
● 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、接続可能なPCをご持参ください。
● 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。
● ご自身のPC (セミナー当日使用するPC)に、予めGoogle Chrome(無料)のインストールをお済ませください。

【注意事項】
● 本セミナーはZoomを使ってオンライン配信します。オンライン受講の方は、Zoomの利用が可能なメールアドレスをセミナーお申し込み時に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」上で質問受付を行います。必ずSlackに登録可能なメールアドレス(Gmail、Yahooメール等)をセミナーお申し込み時にフォームにご入力ください。

【お申し込み後の流れ】
● 開催前｜4/27(火)
・事前配付教材、動作確認のご案内をメールにてお送りします。開催前日までに、メールの案内に沿って必要なツール(無料)のインストールと動作確認をご自身のPC(セミナー当日使用するPC)でおこなってください。
・ご登録のアドレス宛にSlackへの招待メールを配信します。スマートフォンやタブレットでSlackを使用予定の方は、Slackのアプリ(無料)を予めダウンロードしてください。
・各ツールのインストールや動作確認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。（※アーカイブ配信は、オンライン受講の方のみご視聴いただけます）
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● 開催前日
・セミナー視聴用URLとセミナー資料をメールにてお送りいたします。
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● 開催当日
・9：10から事前サポートと動作確認の時間を設けます。事前準備がお済みでない方、操作にご不安のある方はお早めにご来場ください。 

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