【公開講座】データサイエンス活用コース

データサイエンス活用コース

対象者

統計や機械学習を活用したデータ分析を体系的に習得したい方
経験や勘ではなく、データに基づき企画立案や意思決定を行いたい方
コーディングを行わずデータ分析を行いたい方

カリキュラム概要

・データサイエンスとは
・課題設定
・データの把握
・探索的データ分析
・統計的データ分析
・結果の解釈
・データ分析ワークショップ

実施環境

Zoom

オンライン講義の場合には、オンラインツールである Zoom を使用しております。
事前に Zoom アプリケーションのダウンロードとインストールをお願いいたします。

Google Chrome

ご受講には Google Chrome ブラウザの使用を推奨しております。
事前にダウンロードとインストールをお願いいたします。

Microsoft Excel

講義内では、Microsoft Excel を使用します。以下の資料内で、Excel の環境準備について記載しています。
講義受講前までにご受講にあたって、こちらから必要な事前確認事項をご確認ください。

主催団体

本コースは、株式会社キカガクが主催しております。

講義内容

内容
事前学習内容
5 分	1．人工知能とは
4 分	2．機械学習とは
4 分	3．機械学習に必要な 2 つのスキル
4 分	4．機械学習の 3 大トピック
4 分	5．機械学習で扱うデータとは
4 分	6．AI ブームはなぜ起きたのか
5 分	7．表データにおける回帰
4 分	8．表データにおける分類
5 分	9．クラスタリング
6 分	10．次元削減
6 分	11．決定木
4 分	12．ディープラーニング
4 分	13．ニューラルネットワーク
4 分	14．レコメンド
4 分	15．時系列予測
4 分	16．画像処理 1
5 分	17．画像処理 2
3 分	18．自然言語処理 1
4 分	19．自然言語処理 2
4 分	20．機械学習活用の全体プロセス
5 分	21．機械学習人材に必要なスキル
4 分	22．AI 活用
4 分	23．最新のクラウド環境

内容
１日目
9:30-10:00	1．イントロダクション・データサイエンティストの定義・データサイエンスの活用事例・ビジネスにおける有用性・統計と機械学習の違い・分析フロー
10:00-10:15	2．課題への気付きとデータの取得・構造化・データサイエンスサイクルについて・Step1 目的設定について・Step2 データの構造化・可視化について
10:15-11:30	3．探索的データ分析の基礎 - 集計・可視化・Step3 探索的データ分析で課題を発見する
11:30-14:00	4．多変量解析の基礎 - 相関と回帰分析・Step4 統計的手法を用いて課題の原因仮説を立てる・Step5 結果の検証と解釈
14:00-14:30	5．データ分析実践1 ・Step3,4 での属性データの活用
14:30-15:00	6．データ分析実践・Step4 での入力変数同士の相関を踏まえた分析・Step3,4 での質的変数を分析可能にする・（参考）正規化・標準化
15:00-16:00	7．確証的データ分析の基礎 - 統計的仮説検定・仮説検定とは・t 検定・カイ二乗検定
	（補足）分析結果の可視化・Step5 における可視化ツール（PowerBI）
16:00-17:00	8．総演習・データと目的の説明・ワーク・発表
17:00-17:30	9．アウトロダクション・その他 DX 人材育成系コースの紹介・スキルチェックテスト・アンケート

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。