1日で学ぶ データサイエンスの基礎知識【提携セミナー】

データサイエンス

1日で学ぶ データサイエンスの基礎知識【提携セミナー】

開催日時 未定
担当講師 未定
開催場所 未定
定員 未定
受講費 未定

1日で学ぶ データサイエンスの基礎知識

 

~得られたデータを効率的・効果的に生かすためには~

 

【提携セミナー】

主催:サイエンス&テクノロジー株式会社

 


 

ビジネスにおける必須スキルとなりつつある『データサイエンス』
データを使いこなしたいけど、数式が多く理解しにくい方・もっと活用したい方にオススメのセミナーです!
データサイエンスの基礎であるデータの取り扱いからディープラーニングの応用まで解説するので全体像が把握できます。

 

◆ セミナー趣旨

現在のあらゆるモノをインターネットにつなげ、膨大なデータを収集・分析することが求められるIoT社会においては、ビッグデータを有効かつ効率的に処理し、ビジネス・研究開発に活かすための必修スキルの一つが“データサイエンス”です。しかし、データサイエンスの領域は広く、多数の要素技術が含まれ混沌とした状況にあります。

 

このセミナーでは、データサイエンスの基礎であるデータの取り扱いからディープラーニングの応用まで、全体像を把握して仕事に役立てることができることを目的としています。

 

◆ 得られる知識

  • データの使い方の基礎から、AIで注目されているディープラーニングまで、数式は最小限にしてその基本的な考え方と手法の原理を理解できるようになります。

 

◆ 対象

  • データサイエンスの概要を知りたい方
  • データサイエンスの基本となる考え方・手法を知りたい方
  • データサイエンスを学びたいが数式やプログラミングによる説明だと分からない方
  • データ分析部署やシステム開発会社に勤務中で知識を整理されたい方
  • データサイエンスを学ぶために何からスタートしてよいか分からない方
  • 文系の出身で数式が多い解説は分かりにくい方           など

 

担当講師

未定

 

セミナープログラム(予定)

1.データサイエンスとは
1.1 要素技術
1.2 AIの時代

 

2.データと前処理
2.1 ビッグデータとデータベース
2.2 基本統計量とベイズ統計
2.3 データの標準化

 

3.モデル化と最適化
3.1 実験計画法
3.2 シンプレックス最適化法
3.3 グリッドサーチ

 

4.パターン認識・多変量解析
4.1 パターン認識とは
4.2 多変量解析とは
4.3 重回帰分析とPLS回帰分析

 

5.サポートベクターマシン
5.1 カーネルとは
5.2 サポートベクターマシンの応用例

 

6.ニューラルネットワークとディープラーニング
6.1 ニューラルネットワークとは
6.2 ニューラルネットワークの構造と機能
6.3 ディープラーニングとは
6.4 ディープラーニングの応用分野・展望

 

□質疑応答・名刺交換□

公開セミナーの次回開催予定

開催日

未定

 

開催場所

未定

 

受講料

未定

 

配布資料

  • 講師著の『これだけは知っておきたい データサイエンスの基本がわかる本』(オーム社, 2018)をテキストにセミナーを進めます。こちらのテキストにつきましては配布致しますので、事前のご準備は必要ありません。

 

オンライン配信のご案内

こちらをご参照ください

 

備考

※資料・昼食付(但し昼食は会場での受講の場合のみ)
※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※講義中のパソコン使用はキーボードの打音などでご遠慮いただく場合がございます。

 

お申し込み方法

★下のセミナー参加申込ボタンより、必要事項をご記入の上お申し込みください。

★【会場受講】【WEBセミナー】のいずれかから、ご希望される受講形態をメッセージ欄に明記してください。

 

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