株式会社セミナーインフォ

第2回【データサイエンス実務基礎】Pythonで手を動かして学ぶ！はじめての機械学習

受講区分	オンライン
開催日時	2021-10-08（金）　9:30～16:30
講師	株式会社JMDC データ・イノベーション・ラボデータサイエンティスト協会スキル定義委員北野　道春　氏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
開催地	Zoom配信（ウェビナー)【アーカイブ配信付き】
概要	本セミナーでは、機械学習の初学者向けに、機械学習を用いた実務ついて演習を交えて解説します。まず機械学習の基礎知識について解説し、主に表形式データに用いられる各手法についてPythonによる詳細な演習を行います。ニューラルネットワークモデルについては第３回で詳細に解説します。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・機械学習の基礎・機械学習プログラミングの基礎 ■-------------------------------------------------------------■ 本講座の受講に必要な前提知識・Google Colaboratory(Jupyter Notebook) の操作経験・Python（Pandas）を用いた基本的なデータ処理の実装経験・Python（Matplotlibなど）を用いた基本的なグラフ描写の実装経験・Pythonを用いた単回帰分析の実装経験 ■-------------------------------------------------------------■ 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9/21(火)開催第1回セミナーの受講をおすすめします。 ■-------------------------------------------------------------■ 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：★★☆☆☆（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。
詳細	１．第1回のおさらい（１）データ分析/機械学習の全体像（２）Google Colaboratory/Jupyter notebookの基本操作（３）NumPy/Pandas/scikit-learnの基本操作（４）演習問題２．機械学習の基礎知識（１）機械学習の定義と分類（２）機械学習の評価指標（３）汎化能力とその評価方法３．ハンズオン１【線形モデル】（１）線形モデルのパラメータと最適化（２）L1/L2正則化（３）演習問題４．ハンズオン2【決定木モデル】（１）決定木モデルのパラメータと最適化（２）決定木モデルのハイパーパラメータ（３）演習問題５．ハンズオン3【決定木をベースとしたアンサンブル学習】（１）ランダムフォレストモデルとは（２）ランダムフォレストモデルのハイパーパラメータ（３）勾配ブースティングモデルとは（４）勾配ブースティングモデルのハイパーパラメータ（５）演習問題６．ハンズオン4【特徴量エンジニアリング】（１）基礎的な特徴量エンジニアリング（２）演習問題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。
お問合わせ	株式会社セミナーインフォ　　セミナー運営事務局 TEL ： 03-3239-6544　　　FAX ： 03-3239-6545　　　E-mail ： customer@seminar-info.jp