BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:【実務で使える】データ分析・機械学習実践 講座 X-WR-CALNAME:【実務で使える】データ分析・機械学習実践 講座 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:715476@techplay.jp SUMMARY:【実務で使える】データ分析・機械学習実践講座 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20190202T100000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190202T130000 DTSTAMP:20260420T110859Z CREATED:20190114T112934Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/71547 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n【実務で使 える】データ分析・機械学習実践講座\n\n日程（2月の 毎週土曜日に開講）\n\n講義日程\n【Day1】2月 2日(土) 1 0:00~13:00\n【Day2】2月 9日(土) 10:00~13:00\n【Day3】2月16日( 土) 10:00~13:00\n【Day4】2月22日(土) 10:00~13:00\n\n※講座の 動画を復習用に撮ります。もし参加できない日程がご ざいましても、後ほど共有するようにいたしますので 、ご安心ください。\n※Python3を用いた実践を行います ので、Python3の基本文法は習得済みという前提で講義を 進めます\n\n概要\n\n本講座では、実用に耐えるレベル でのデータ分析スキルを習得することを徹底的に考え て、カリキュラムを構成しました。一連の講座を通じ て、データの前処理から、実用レベルでの機械学習の 実装までを網羅的に学べます。また、各回の講義終了 後には動画を共有いたしますので、聞き逃した箇所や 理解が難しかった箇所の受講後のキャッチアップも簡 単です。\n\n本講座では、現場で活躍するデータサイエ ンティストから、実用的なデータ分析・機械学習のノ ウハウを体系的に学ぶことが出来ます。講義内では様 々な実データを扱いながら、データ分析手法への理解 を深めるとともに、データサイエンティストとしての 素養を身につけていきます。\n\n講座を通じて得られる こと\n\n・機械学習手法を理解し、適切な場面で適切な 手法を利用するスキル\n・データを与えられた時に、 自力で分析を実装するスキル\n・機械学習全般に対す る網羅的な理解\n\nカリキュラム\n\n第1回 機械学習の基 礎① 回帰・教師なし学習\n\n・ 回帰\n　・線形回帰分 析・非線形回帰分析\n　・正則化（Lasso回帰・Ridge回帰 ）\n・教師なし学習\n　・次元削減（PCA、SVD）\n　・ク ラスタリング（kMeans）\n・通期課題の説明\n\n第2回 機 械学習の基礎② 分類\n\n・ 決定木\n・ランダムフォレ スト\n・ロジスティック回帰分析\n・サポートベクター マシン\n・k近傍法\n・演習問題\n\n第3回 実用レベルの モデリング\n\n・より高精度なモデルを構築するために \n　・特徴量の可視化\n　・データのスケーリング\n　 ・クロスバリデーションによるハイパーパラメータ最 適化\n　・過学習防止\n・演習問題\n\n第4回 ニューラル ネットワークと深層学習\n\n・ニューラルネットワーク を利用するための前提知識や注意点\n・前処理\n・単純 なニューラルネットワーク\n・CNN（畳み込みニューラ ルネットワーク）\n・演習問題\n\n\n※全日程において 自宅課題が出題されます。\n※予告なく内容が一部変 更になる可能性がございます。\n\nこんな人にオススメ \n\n・実用に耐えるデータ分析スキルを習得し、仕事に 活かしていきたい方\n・Pythonの基礎文法の学習がひと 段落し、次のステップに進みたいと考えている方\n・Py thonによるデータ分析・機械学習を短期間で体系的に学 びたい方\n\n受講するにあたっての前提知識\n\n【必須 】\n・Python3の基本的な文法（リスト\,辞書\,if文\,for文\, 関数)とデータ分析ライブラリpandas\,numpyの理解\n理解に 不安がある方は下記の講座を受講していただくか、ご 自身で学習をお願いいたします。プログラムを書きな がらの実戦形式で進めていきますので、プログラミン グ力はあればあるほど理解が促進されます。\n・【初 心者歓迎】Python入門講座\n・Pythonデータ分析入門\n・Pyt honデータ可視化・Numpy入門\n\n\n\n【推奨】\n・中学レベ ルの数学と一部統計学の知識があるとなおよし。\n随 所に数式が登場します。できるだけ噛み砕いて説明す るようにいたしますが、数式への抵抗をなくして臨ん だ方がより理解が促進されます。下記講座で統計学の 基礎から中級レベルまでを網羅しておりますので、関 心のある方は是非受講をご検討ください\nレベル1：統 計学超入門【超基礎編】（ゼロ〜統計検定3級合格レベ ルまで）\nレベル2：統計学入門【確率変数・確率分布 ・ベイズ編】（統計検定2級合格レベル）\nレベル3：統 計学入門【推定・仮説検定編】（統計検定2級合格レベ ル）\nレベル4：統計学入門【回帰・分割表解析・分散 分析編】（統計検定2級合格レベル）\n\n事前準備\n\nPyth on3のインストールをお願いいたします。\nまた、以下 のパッケージを当講座では利用します。当日までに動 作確認をお願いいたします。\n・sklearn\n・numpy\n・pandas\ n・matplotlib\n・seaborn\n\nPythonのインストール、パッケー ジの導入方法についてご不明点あれば、可能な範囲で 対応いたしますので、info@to-kei.netまでご連絡ください 。\n\n講師\n\n吉川武文\n東京大学大学院にて機械学習を 用いた生物データ解析の研究を行う。学部では生物情 報科学を専攻。生物から得られるビッグデータの解析 や生物学における理論のシミュレーション、モデリン グなどにも精通。東京大学理科二類最高点合格、日本 生物学オリンピック金賞・本選一位などの受賞歴を持 つ。\n\n励驍彦\n早稲田大学大学院経済学部を修了。現 在は、データ分析と機械学習のスキルを用いて、各業 界のビジネス的な課題を洗い出し、解決するためのモ デルの開発及び実装に携わっている。また、社内デー タサイエンティストを育成するための講師も務める。\ n\n\n持ち物\n\n・Python3の実行環境をインストール済みの PC(windows Mac)\n※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.ne tまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します 。\n\n※講座では「jupyter notebook」を使います。同じ実 行環境で受講したい方は、インストールをお勧めしま す。\n※下記リンクでAnacondaをインストールすることで 、インストールが可能です。\nhttps://www.anaconda.com/downloa d/\n\n領収書について\n\n【Stripeで事前決済の方】\nクレ ジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりと してご利用ください。当社より重複しての領収書発行 は行なっておりません。\n\n【当日払いの方】\n講座後 のアンケートにて、「領収書が必要」にチェックを入 れるようにお願いいたします。領収書をメールにて送 付させていただきます。\n\n【Paypalの方】\n決済処理後 にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引 履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧くださ い。それらが領収書の代わりとなります。また、クレ ジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご 利用いただけます。（当社より重複しての発行は行え ません)\n\n受付・入場時間\n\n開始の15分前から\n\n※な るべく5分前までにお入りください。\n※途中参加も可 能です。\n\nお問い合わせ\n\nイベントに関するお問い 合わせは
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