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（新入社員・新社会人向け）データサイエンス入門研修

DX・ＯＡ・ＩＴスキル

（新入社員・新社会人向け）データサイエンス入門研修

統計学と機械学習の概念や使い所から、Pythonを使った機械学習でのモデル構築の流れを理解する

No. DTMX0011

対象者

  • 新入社員
  • データサイエンスの基礎を学びたい方
  • 業務でデータ分析に携わる新入社員の方

研修内容・特徴outline・feature

1日でデータサイエンスの基礎からモデル構築までを学んでいただきます。

到達目標goal

  • ①統計学と機械学習の概念や使い所のイメージを把握する
  • ②機械学習を使ううえで考えるべき予測性能と解釈可能性のトレードオフを理解する
  • ③Pythonを使った機械学習モデル構築の流れを理解する

主催団体organizer

本コースは、株式会社ピープルドットが主催しております。

研修プログラムprogram

  内容 手法
  • 機械学習と統計学概論
    機械学習、統計学の使い分けを理解し、問いのレベルに合わせた分析手法の選択の重要性について学びます。
    ・統計学と機械学習の守備範囲
    ・統計学の基本（相関、因果関係、回帰分析）
    ・機械学習の最初の一歩（教師あり学習）
    ・データ分析におけるよくある間違い
 講義
ワーク
  • 主な機械学習アルゴリズム
    機械学習を使ううえで考えるべき予測性能と解釈可能性のトレードオフについて学びます。
    ・教師あり学習(予測モデル)とは
    ・線形回帰分析と勾配降下法
    ・回帰モデルの精度評価指標
    ・ニューラルネットワークとDeep Learning
    ・様々なアルゴリズム
講義
ワーク
  • Pythonを使ったプログラミング基礎
    プログラミングとは？から、Pythonを使う際の基本的な手法を学びます。
    ・プログラミングとは？Pythonとは？
    ・Pythonで覚えるべき6つのパーツ
    　①Pythonで計算する　②データを保持する
    　③複数の値を順序付きでまとめる　④条件によって処理を変える
    　⑤繰り返す (for文の紹介)　⑥関数
    ・総合演習（6つのパーツを用いた「じゃんけん5回勝負ゲーム」の作成）
講義
ワーク
  • 予測モデル構築総合演習
    ビジネスシーンにおける機械学習の使い所や、データ前処理 / 機械学習モデル構築 / 精度評価指標によるモデル評価の一連の流れについて学びます。
    ・ビジネスゴールから分析への翻訳（KPIツリーを用いた課題の整理）
    ・データの準備・前処理
    ・モデルの構築
    ・モデルの性能評価
    ・ケーススタディ（不動産価格を予測するモデルを構築するウォークスルー）
講義
ワーク

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【事前に必ずご確認の上お申込みください】
＊事前のお席の確保などのご対応は致しかねます。
＊お申込み内容は、翌営業日以降に確定いたします。
＊お申込み後、満席などでご受講できない場合がございますので、あらかじめご了承ください。満席の場合は、別途ご連絡申し上げます。


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