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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

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

24/05/10 更新

研修内容・特徴
到達目標
研修プログラム
スケジュール
よくあるご質問
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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。

※受講に関する注意点※
進行の都合上、研修開始時間を過ぎてからのご参加はご遠慮いただいております。大変恐れ入りますが、研修開始時間までにご参加いただけていない場合、当日キャンセル扱いをさせていただく場合がございますのでご注意ください。

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同業の方のご参加はご遠慮いただいております
会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
よりご受講者さまにとって満足度の高いものとするため、一部予告なくカリキュラム・内容が変更となる可能性がございます。大幅な変更のある場合には、申込ご担当者さまへ個別にご連絡いたします。予めご了承ください。

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