データサイエンス人材育成講座
本講座では統計学を土台として、機械学習の技法を体系的に習得し、ビジネス課題解決に直結するデータ分析の実践力を養成します。全5回の短期集中コースになります。
- 来場型
- 操作スクール
日程（全5日）：6月19日（水）、6月25日（火）、７月9日（火）、7月23日（火）、7月30日（火）
到達目標
実践的な問題を通して以下を実行する能力を身につけ、データサイエンスを推進できる人材を育成します。
1. データの探索と可視化、データの前処理、特徴量の作成、モデル評価を適切に行うことができる
2. 様々な機械学習アルゴリズムの理解と適用、ハイパーパラメータのチューニング、アンサンブル学習などについて知識がある
3. Pythonを用いて深層学習、機械学習プログラムを実行、編集できる
4. 問題を分析し、解決するための戦略を立てることができる
学習項目
受講の利便性
・欠席時には、別日程で開講される講座へ振替可能です。
・会場での対面授業だけではなく、一部オンライン授業に対応しています。
・メールによる随時の質問対応を行います。
・参加者に応じた参考図書の推薦を行います。
お申込み締切は５営業日前までとさせていただいております
到達目標
実践的な問題を通して以下を実行する能力を身につけ、データサイエンスを推進できる人材を育成します。
1. データの探索と可視化、データの前処理、特徴量の作成、モデル評価を適切に行うことができる
2. 様々な機械学習アルゴリズムの理解と適用、ハイパーパラメータのチューニング、アンサンブル学習などについて知識がある
3. Pythonを用いて深層学習、機械学習プログラムを実行、編集できる
4. 問題を分析し、解決するための戦略を立てることができる
学習項目
| DAY1 | データサイエンス入門 | 代表値、散布度、ヒストグラム、オープンデータ、教師あり学習（回帰、分類）、教師なし学習（次元削減、主成分分析）、教師なし学習（クラスタリング、k-means法）、ベイズの定理、ExcelとPython の比較 |
| DAY2 | Python実習 深層学習 | 画像分類、NN、CNN（畳み込みニューラルネットワーク）、交差エントロピー、確率的勾配降下法、混同行列、ハイパーパラメータチューニング、ドロップアウト、アンサンブル学習、正則化、データ拡張、Pytorch |
| DAY3 |
統計データ分析（記述統計・推測総計・確率） ※統計検定2級対応 |
統計学の歴史、1次元データ、2次元データ、因果関係、回帰分析、確率（定義、条件付き確率、期待値と分散、確率分布、中心極限定理、大数の法則）、標本分布、推測統計（統計的推定、統計的検定） |
| DAY4 | Python実習 機械学習 | 線形サポートベクターマシン、カーネルサポートベクターマシン、ロジスティック回帰、k-近傍法、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング回帰木、scikit-learn |
| DAY5 | Kaggle（データコンペティション）演習 | データの理解、データの前処理（欠損値、外れ値、One-Hot Encoding等）、特徴量エンジニアリング、モデリング（LightGBM、XGBoost、アンサンブル、スタッキング等）、モデルの評価（クロスバリデーション） |
受講の利便性
・欠席時には、別日程で開講される講座へ振替可能です。
・会場での対面授業だけではなく、一部オンライン授業に対応しています。
・メールによる随時の質問対応を行います。
・参加者に応じた参考図書の推薦を行います。
| 会場 |
株式会社 CAEソリューションズ 本社 アクセスはこちら |
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| 時間 | 研修期間2ケ月（32時間） DAY1 9:30-16:30 6時間 DAY2 9:30-16:30 6時間 DAY3 9:30-18:00 7.5時間（他にオンデマンド2.5時間） DAY4 9:30-12:30 3時間 DAY5 9:30-17:30 7時間 |
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| 標準価格 | 440,000円（税抜価格400,000円） | |
| 修了認定基準 |
・集合研修（対面またはオンライン）出席率80%以上 |
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| 対象者 | 全てのビジネスパーソンが対象となります。 ・分野を問わずデータ分析の実践力をつけたい方 ・データサイエンティストを目指している方 ・データサイエンスを推進していきたい方 ・統計学を含めた一通りの知識を身につけたい方 |
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| 前提条件 | ・ExcelをはじめとするMicrosoft Office製品の基本スキル ・インターネット環境 |
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| 定員 | 4名様まで | |
| 資料 | ||