第1回【データサイエンス実務入門】Pythonで手を動かして学ぶ！はじめてのデータ分析・予測モデリング

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第1回【データサイエンス実務入門】Pythonで手を動かして学ぶ！はじめてのデータ分析・予測モデリング

本セミナーは終了致しました。

受講区分	オンライン
開催日時	2021-09-21（火）　9:30～16:30
講師	株式会社JMDC　データ・イノベーション・ラボ北野　道春　氏齋藤　知輝　氏【北野　道春　氏】データサイエンティスト協会スキル定義委員同志社大学大学院文化情報学研究科修了　前職の大手証券会社グループにて、機械学習、自然言語処理などの技術を用いた株価予測モデル、リテール向け投信購買予測モデルなどを担当　株式会社JMDC入社後は、ヘルスケアビッグデータを用いた保険支払査定モデルの開発やウェアラブルデータの分析等に従事【齋藤　知輝　氏】日本アクチュアリー会正会員　Kaggle Competitions Expert 東京大学工学部計数工学科卒業、日本生命保険相互会社で商品開発業務等を担当した後、2018年より現職　日本最大級のリアル医療データを用いた生活習慣病の疾病リスク予測モデルの開発等に従事

概要	本セミナーでは、Python・データ分析の初学者向けに、データ分析・機械学習の基礎的な実務の流れについて演習を交えて解説します。まずは導入としてPythonに触れていただき、次にデータ分析/機械学習の全体像を示し、各フェーズで実施するタスクを解説します。データの加工、可視化についてはPythonによる詳細な演習を行います。モデルの構築については簡単な演習を行い、その詳細は第2回で解説します。データサイエンスの実践力を網羅的・体系的に身につけたい方、ぜひご参加ください。なお、本セミナーの第1～3回はオープンデータを用いて演習を行い、第4回は株式会社JMDCが保有する日本最大級のリアル医療データを用いて機械学習による予測モデリングを実践します。 ■-------------------------------------------------------------■ このセミナーで得られること・データ分析/機械学習の活用事例・データ分析/機械学習の実務の流れ・Pythonを用いたデータ加工・可視化プログラミングの基礎 ■-------------------------------------------------------------■ 本講座の受講に必要な前提知識本セミナーを受講するにあたり、データ分析やWEBデータ処理、統計処理やPythonについての事前知識は不要ですが、ExcelやBIツール等での基本的なデータ処理操作(表計算や図を挿入してのデータ処理・グラフ化程度)の経験、及びプログラミングに関する最低限の知識（変数、分岐処理、繰り返し処理の理解など）がある方を対象としています。 ■-------------------------------------------------------------■ 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：★★☆☆☆（少しでも学習経験あり）統計処理・プログラミング：★★☆☆☆（少しでも学習経験あり）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．Python基本操作（１）Google Colaboratory/Jupyter notebookの基本操作（２）Python組み込み関数（３）デバッグの基礎知識（４）演習問題２．データ分析/機械学習の全体像（１）データ分析/機械学習/AIの定義（２）データ分析/機械学習の活用方法8分類（３）データ分析/機械学習実務のタスクリスト３．ハンズオン１【データの加工】（１）NumPy/Pandasの基本操作（２）データの入出力・加工・集計（３）演習問題４．ハンズオン2【データの可視化】（１）Matplotlib/plotnineの基本操作（２）各種グラフの描画と調整（３）演習問題５．ハンズオン3【モデルの構築】（１）scikit-learnの基本操作（２）モデルの学習（３）モデルの評価（４）演習問題６．ビジネス適用までの流れ（１）ビジネス適用のパターンと分析環境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	※本セミナーは会場受講はございません。 ※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。【事前準備について】 ● インターネットを使用します。インターネットに接続可能なPCをご用意の上、安定したネット環境でご受講ください(光回線で有線LAN接続等)。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。 ● 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】 ● 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。 ● ビジネスチャットツール「Slack」上で質問受付をおこないます。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】 ● 各セミナー開催5営業日前・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。各セミナー開催前日までに、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5営業日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）　　　　　　　　▼ ● 各セミナー開催1営業日前・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。　　　　　　　　▼ ● 各セミナー開催当日・当日は9:10からご視聴を開始いただけます。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オンライン会場へご入室ください。　　　　　　　　▼ ● 各セミナー開催2営業日後・アーカイブ配信のご案内メールをお送りいたします。アーカイブ配信は、各セミナー開催2営業日後13:00開始、配信開始の5営業日後13:00終了となります。
キャンセルポリシー	※本セミナーのキャンセル期限は9/13(月)12時です。（開催5営業日前に資料の一部を送付するため）

カテゴリ	ライブ開催
関連キーワード	データサイエンス AI特集 Python データ分析予測モデリング機械学習データ加工可視化プログラミング Google Colaboratory Jupyter notebook DOKODEMOセミナー

お問い合わせ先	株式会社セミナーインフォ TEL ： 03-3239-6544　　　E-mail ： seminar-operation@seminar-info.jp お問い合わせフォーム申込規約・全額返金保証の規約

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概要	本セミナーでは、Python・データ分析の初学者向けに、データ分析・機械学習の基礎的な実務の流れについて演習を交えて解説します。まずは導入としてPythonに触れていただき、次にデータ分析/機械学習の全体像を示し、各フェーズで実施するタスクを解説します。データの加工、可視化についてはPythonによる詳細な演習を行います。モデルの構築については簡単な演習を行い、その詳細は第2回で解説します。データサイエンスの実践力を網羅的・体系的に身につけたい方、ぜひご参加ください。なお、本セミナーの第1～3回はオープンデータを用いて演習を行い、第4回は株式会社JMDCが保有する日本最大級のリアル医療データを用いて機械学習による予測モデリングを実践します。 ■-------------------------------------------------------------■ このセミナーで得られること・データ分析/機械学習の活用事例・データ分析/機械学習の実務の流れ・Pythonを用いたデータ加工・可視化プログラミングの基礎 ■-------------------------------------------------------------■ 本講座の受講に必要な前提知識本セミナーを受講するにあたり、データ分析やWEBデータ処理、統計処理やPythonについての事前知識は不要ですが、ExcelやBIツール等での基本的なデータ処理操作(表計算や図を挿入してのデータ処理・グラフ化程度)の経験、及びプログラミングに関する最低限の知識（変数、分岐処理、繰り返し処理の理解など）がある方を対象としています。 ■-------------------------------------------------------------■ 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：★★☆☆☆（少しでも学習経験あり）統計処理・プログラミング：★★☆☆☆（少しでも学習経験あり）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．Python基本操作（１）Google Colaboratory/Jupyter notebookの基本操作（２）Python組み込み関数（３）デバッグの基礎知識（４）演習問題２．データ分析/機械学習の全体像（１）データ分析/機械学習/AIの定義（２）データ分析/機械学習の活用方法8分類（３）データ分析/機械学習実務のタスクリスト３．ハンズオン１【データの加工】（１）NumPy/Pandasの基本操作（２）データの入出力・加工・集計（３）演習問題４．ハンズオン2【データの可視化】（１）Matplotlib/plotnineの基本操作（２）各種グラフの描画と調整（３）演習問題５．ハンズオン3【モデルの構築】（１）scikit-learnの基本操作（２）モデルの学習（３）モデルの評価（４）演習問題６．ビジネス適用までの流れ（１）ビジネス適用のパターンと分析環境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	※本セミナーは会場受講はございません。 ※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。【事前準備について】 ● インターネットを使用します。インターネットに接続可能なPCをご用意の上、安定したネット環境でご受講ください(光回線で有線LAN接続等)。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。 ● 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】 ● 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。 ● ビジネスチャットツール「Slack」上で質問受付をおこないます。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】 ● 各セミナー開催5営業日前・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。各セミナー開催前日までに、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5営業日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）　　　　　　　　▼ ● 各セミナー開催1営業日前・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。　　　　　　　　▼ ● 各セミナー開催当日・当日は9:10からご視聴を開始いただけます。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オンライン会場へご入室ください。　　　　　　　　▼ ● 各セミナー開催2営業日後・アーカイブ配信のご案内メールをお送りいたします。アーカイブ配信は、各セミナー開催2営業日後13:00開始、配信開始の5営業日後13:00終了となります。
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