【公開講座】Pythonで学ぶ機械学習入門 ~機械学習の概要とデータ分析手法~

Pythonで学ぶ機械学習入門 ~機械学習の概要とデータ分析手法~ 1名さまから参加できる研修サービス・公開講座

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コース概要

「システム開発経験はあるが機械学習は未経験」「機械学習を利用するシステム開発の案件が出てきているため知識として備えておきたい」といった方など、これから機械学習と向き合う方のための機械学習の入門コースです。 当コースでは、はじめに機械学習の全体像を理解してから、Pythonを使ったデータ分析の演習にて、環境構築からライブラリ活用までの一連の流れを習得します。その中で、機械学習で使えるデータ分析手法とデータから学習する(分類・予測する)方法を学びます。 ■演習環境 本研修ではAzure Virtual Machines上に演習環境をご用意しております。 下記リンク「ILクラウド演習環境接続ガイド」をご参照いただき、事前の接続テストを実施いただいた上での受講申し込みを推奨いたします。 iLearningCloud_setupguide (i-learning.jp)

到達目標

当コースを修了した時点で、次のことができることを目標とします。 1.機械学習の基礎知識を習得する 2.機械学習を実現するデータ分析手法を理解する 3.モデルを作成し、学習する流れを体得する

対象者

システム開発経験はあるが、機械学習は未経験あるいは興味をお持ちな方 機械学習を利用するシステム開発案件の対応が必要なため、知識として蓄えておきたい方

主催団体

本コースは、株式会社アイ・ラーニングが主催しております。

研修カリキュラム

<事前学習> e-ラーニング*標準学習時間 1時間 ★受講開始は 集合研修開始日8営業日前です  第1章 機械学習の全体像  第2章 機械学習の応用範囲と種類  第3章 機械学習に必要な数理統計学 <集合研修> 1日 1.機械学習とPython  ・機械学習プラットフォーム  ・Google Colaboratoryの利用方法  ・Python機械学習ライブラリ(numpy,Pandas)の利用   2.機械学習の分析手法  ・教師あり学習   - 回帰分析   - 重回帰分析   - ロジスティック回帰分析  ・教師なし学習   - クラスタリング分析   - k平均法   - 主成分分析  ・SVM   - サポートベクターマシン(クラス分類)  ・アンサンブル学習   - 決定木   - ランダムフォレスト * ご自身のGoogleアカウントをお持ちの方はご用意ください。 * お持ちでない方は、講義中のみ有効なアカウントをお貸しします。 ●事前学習 e-ラーニング 補足 【コース構成】 ・音声付きビデオ 【コース修了条件】 ・すべてのビデオを最後まで学習すること 【稼働環境】 [PC環境] OS: Windows8 / Windows10 / macOS High Sierra ブラウザー: Internet Explorer 11、Microsoft Edge、       Firefox 最新版推奨、       Google Chrome 最新版推奨、       Safari 最新版推奨 ブラウザー設定:JavaScript、Cookieの使用許可 モニター: 解像度1024×768 pixel 以上、16bit / 65536色以上 サウンド : サウンド・ブラスター互換のサウンド・ボード ネットワーク環境:ブロードバンド環境推奨 [タブレット・スマートフォン] iPhone6以降、iPad (iOS 8 以降) Safari、Andriod 6.0.x 以降 + Chrome ネットワーク環境: LTE回線 または、WiFi接続推奨 画面の広いデバイスでご受講ください。 *稼働環境については、2022年01月時点で稼働を確認していますが、将来にわたって稼働を保証するものではありません。 上記動作環境を満たしている場合でも、すべてのお客様環境での動作を保証するものではありません。

前提知識

Pythonの基礎的なプログラミングが理解できていること(代入、変数、関数、リスト、配列など)

留意事項・備考

【事前に必ず以下をご確認の上お申込みください】
*主催団体によりキャンセルポリシーが異なります。
*お申し込み後のキャンセルにつきましてはこちらをご確認ください。

*キャンセル期限までは無料にてキャンセルを承ります。
*キャンセル期限を過ぎた後は、受講料全額をキャンセル料として頂戴いたします。
*事前のお席の確保は原則承っておりません。
*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。

・事前学習として、e-ラーニングに取り組んでいただきます。 ・お申込み時に受講者ご本人のe-メールアドレスが必須となります。 ・お申込みの際は‘e-ラーニング利用条件(ハイブリッドコース)’に同意いただく必要があります。 ・e-ラーニングは集合研修開始日の8営業日前から受講開始いたします。 ・案内メールとともに受講用IDを集合研修開始8営業日前までに送付させていただきます。このIDを受取ってから60日間が受講期間となります。 □当コースは、演習環境にGoogleが提供する「Google Colaboratory」を使用します。 * ご自身のGoogleアカウントをご用意ください。 (アカウントをお持ちでない方は、研修当日までのご取得をお願いします。) * オンラインクラスをご受講の方は「Googleドライブ」「Google Colaboratory」へアクセス可能なPCをご用意ください。 □テキストについて ・各クラスとも、電子テキスト(PDF)を事前に配布いたします。 ご受講の際には、テキスト閲覧用デバイスをご用意いただくことをお薦めいたします。 ・当コースは、電子テキスト(PDF)のご提供のみとなり、印刷テキストには対応しておりません。 □受講者メールアドレスについて ・各クラスとも、電子テキストおよび受講のご案内を、受講者の方のメールアドレス宛てに送付させていただきます。 ・お申し込み時に受講者ご本人のメールアドレス入力が必須となります。 □オンラインクラス オンラインクラスはZoomで提供いたします。 あらかじめミーティング用Zoomクライアントが導入されたパソコンをご準備ください。 Zoomクライアントが使えない環境の場合、Zoom Webクライアントでご受講いただけます。 オンラインクラス受講ガイド(Zoomでご受講の前に)およびオンラインクラス利用条件をご一読いただき、ご同意の上、お申し込みをお願いいたします。 □教室クラス 開催当日は、教室に電子テキストをダウンロードしたPCをご持参ください。 研修会場では無線LANサービスを提供いたしますが、ご持参されたデバイスの接続を保証するものではありません。 教室クラス利用条件をご一読いただき、ご同意の上、お申し込みをお願いいたします。 □オンラインクラスご参加のお客様で、自宅やオフィス以外の場所でのオンライン受講をご希望の方にはiLスクエアをご提供いたします。ぜひご活用ください。

スケジュール

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■オンライン開催

お申込後の流れ

■受講には、主催のアイ・ラーニング様が運営する受講管理システム「iLHub」を使用します。

【iLHub(アイエルハブ)とは】
ZOOMミーティングIDやテキストダウンロードなど受講に必要な情報、受講履歴、受講後の修了証などを、 お客様ご自身でご確認いただけるサービスです。

STEP

1

提供団体へ申込み

(お申込翌営業日)インソースがお客様のお申込を確認し、提供団体へ連携いたします
※空席がない場合、満席連絡をさせていただく場合がございますので予めご了承下さい

STEP

2

ユーザー登録完了メールの送付

テキスト情報やZOOM情報などの取得には、受講管理システムiLHubを使用します。お申込み時にご登録いただいたメールアドレスへ、お申込みの1~2営業日でシステムへのログイン情報をお送りいたします。

※研修主催の株式会社アイ・ラーニング様より直接、ユーザー登録完了メールが配信されます。
※お客様ご自身でiLHubにて別の研修にお申込みいただくことはできません。

STEP

3

研修の開催有無メールの送付

研修開始日の15日前(休日の場合は直近の営業日)に株式会社アイ・ラーニング様より開催確定もしくは中止のご連絡がメールにて配信されます。

STEP

4

詳細をご確認いただき受講開始

開催が確定した場合、開始日の2営業日前に株式会社アイ・ラーニング様より受講に必要な情報が記載されたメールが配信されます。お客様ご自身でもiLHubにてご確認いただけます。ZOOMミーティングIDを使用し、研修にご参加ください。

お問合せはこちら

お問い合わせのお客様0120-800-225

ホームページ:https://www.insource.co.jp

E-mail:info_tokyo@insource.co.jp

お問合せ

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※お問合せ内容ご記入欄に「Pythonで学ぶ機械学習入門 ~機械学習の概要とデータ分析手法~」とご記入のうえお問合せください

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年間実績公開講座の年間実績
受講者数※1
144,887
開催数※1
13,557
講座数※2
4,487
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ご利用社数※2
25,017

※1 2024年1月~2024年12月

※2 2024年12月末時点

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