データサイエンティスト養成講座(全3回)【提携セミナー】

バリデーション入門セミナー

データサイエンティスト養成講座(全3回)【提携セミナー】

このセミナーは終了しました。次回の開催は未定です。

おすすめのセミナー情報

開催日時 2021/5/24~
担当講師

青木義充 氏

開催場所

Zoomによるオンラインセミナー

定員 -
受講費 【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:92,400円
【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:97,900円

★デジタル化が進み、これからの時代ますます求められる人材「データサイエンティスト」
★全3回の講座でデータサイエンティストのスキルを身につけます!
★社会人の方だけではなく、学生の方々のご参加もお待ちしております!

 

データサイエンティスト養成講座

 

【提携セミナー】

主催:株式会社情報機構

 


 

本セミナーは全3回の講座になります。

 

■受講後、習得できること
・時系列データの特徴を理解し,一般的なデータとの違いが分かる.
・時系列データの特徴を活かした分析手法の基礎が学べる.
・R言語を用いた時系列データの分析ができるようになる.

 

・ベイズ統計学の考え方が分かり,一般的な統計学の手法との違いが分かるようになる.
・ベイズ統計学での推論の進め方(ベイズ的アプローチ)の考え方を学ぶことで,データ以外の情報を利用した解析手法を習得できるようになる.
・Rを用いたベイズ的アプローチによるデータ解析ができるようになる.

 

・当たり外れなどの二者択一の課題を定量的に解決するための考え方
・統計的機械学習の手法の利用法
・得られた結果を評価するための判断枠組み

 

 

担当講師

株式会社フィンデクス 代表取締役 博士(学術) 青木義充 氏

 

セミナープログラム(予定)

第1回(5月24日(月)10:30-16:30)

Rを用いた時系列データ分析の基礎

 

1. 時系列データの特徴について
1-1 時系列データの定義
1-2 時系列データでない例とその違い
1-3 時系列データの観察と確認法

 

2. 時系列データの分析について
2-1 時系列データの取り扱い
2-2 時系列データの性質とモデルの導入
・自己回帰(AR)モデル
・移動平均(MA)モデル
・ARMAモデル
・ARIMAモデル
2-3 うまくいかない分析例
2-4 時系列データ分析のコツ

 

3. 統計分析用のプログラミング言語
3-1 Rの導入
3-2 ソースコードと実行例の紹介

 

第2回(5月28日(金)10:30-16:30)

データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける

 

1.はじめに
1-1ベイズ統計学の考え方
a. 頻度論的アプローチ
b. 異なるの情報の利用
1-2.条件付確率とベイズの定理
a. 条件付確率と周辺確率
b. ベイズの定理
1-3.事前情報とデータによる情報
a. 因果関係の整理
b. 学習の効果

 

2.ベイズ統計学における推定手法
2-1.ベイズ統計学の特徴
a. 尤度と最尤推定法
b. 異なる情報に関する確信度合
c. 尤度と事前情報の組み合わせ方:事後分布の計算
d. 様々な事前情報の考え方:正規分布,一様分布,無情報事前分布
2-2.推定手法
a. 様々な確率分布のパラメタ推定:正規分布,指数分布,ベータ分布
b. 推定結果のまとめ方:事後平均,事後標準偏差,信用区間
c. マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)の考え方
d. ギブスサンプラーのアルゴリズム

 

3. データ解析
3-1一般的な統計解析の手法との比較
a. データの分布を解析する
b. 線形回帰モデルを解く
3-2.ベイズ統計ならではの解析手法
a. 打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
b. データ拡大法のアルゴリズム

 

第3回(5月31日(月)10:30-16:30)

機械学習を用いたデータ分析入門

 

1.はじめに
1.1 AIとその開発法について
1.2. AIのレベルと教師有り分類問題について
1.3 企業の信用力診断を実現するための課題設定法

 

2. 教師有り分類問題を解くための手法の基礎
2.1線形モデルの限界
a. 線形回帰モデルを用いた解析法
b. 解析結果とその問題点
2.2ロジスティック回帰モデルによる解析
a. 確率構造を利用した分類問題の解き方
b. ロジスティック回帰モデルの利用と結果の読み解き方
2.3 ニューラルネットワークによる解析
a. ニューラルネットワークの基礎理論
b. 分類問題を扱うためのニューラルネットワークと結果の読み解き方

 

3.性能評価と手法の比較
3.1 評価する立場に応じた評価基準の違い
3.2 モデルを用いた予測とその性能評価

 

 

公開セミナーの次回開催予定

開催日

第1回 2021年5月24日(月) 10:30-16:30

第2回 2021年5月28日(金) 10:30-16:30

第3回 2021年5月31日(月) 10:30-16:30

 

 

開催場所

【Live受講】 Live配信セミナー(リアルタイム配信) ※会社・自宅にいながら学習可能です※

 

オンライン配信のご案内

★ Zoomによるオンライン配信

★ 見逃し視聴

については、こちらをご参照ください

 

受講料

*全3回申込の方へ(不測の事態により、全回開催出来ない場合、以下規定に基づき、返金致します。)
全3回中、2回未満の実施の場合: 70%返金
全3回中、3回未満の実施の場合: 40%返金

 

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】

1講座のみの参加 47,300円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、36,300円
2講座の参加         72,600円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、61,600円
3講座の参加         92,400円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、81,400円

 

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】

1講座のみの参加 52,800円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、41,800円
2講座の参加         78,100円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、67,100円
3講座の参加         97,900円(税込、資料付) *1社2名以上同時申込の場合、86,900円

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

 

配布資料

  • 配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
    お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
    お申込みは4営業日前までを推奨します。
    それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
    テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。

 

備考

  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

 

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。

★【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】、【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】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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