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:725149@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:20190407T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20190407T220000 DTSTAMP:20260426T132034Z CREATED:20190326T055545Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/72514 9?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（4月の 毎週日曜日に開講）\n\n講義日程\n【Day1】4月 7日(日) 19:00~22:00\n【Day2】4月 14日(日) 19:00~22:00\n【Day3】4月 21日 (日) 19:00~22:00\n【Day4】4月 28日(日) 19:00~22:00\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 ・Python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\,fo r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 ・Python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\nP ython3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・pand as\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柴田頼仁\n慶應義塾大学理工学部にて統 計学を専攻。スポーツと数字の結び付きに興味を抱き 、統計学の道を志す。研究では時系列のニューラルネ ットワークを用いた野球の競技データ分析を行ってい る。\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渡邊 雅也\n東京理科大学工学部情報工学科。大学に て金融工学、情報工学、統計学を専攻。研究室では， 金融系時系列データの解析を基にエコノミストのアシ スタントを行う。kaggleなどの機械学習コンペなどにも 参加。\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in fo@to-kei.net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/download/\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。\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。\n\n【別途領収書発行が必要 な方】\n別途発行手数料として1000円頂きます。必要な 方はinfo@to-kei.netまでご連絡ください。領収書発行手数 料と受講料金を合算した金額で発行いたします。\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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