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2017/04/08(土) 10:00 開催
兵庫県 尼崎

【4/8(土)開講!第3期生募集】データ分析教育講座《4-6月》

基本情報

日 時: 2017/04/08(土) 10:00 〜 17:10
会 場: 兵庫県尼崎市・税理士荒巻政文事務所セミナールーム
住 所: 兵庫県尼崎市昭和通3丁目90番地1Japan
申込先: Peatix

イベント内容

【初心者OK】関西発!社会人向けデータ分析専門教育講座。

4月8日(土)開講!第3期生募集!


【開催日時・場所・定員数・受講料】

白帯・茶帯・黒帯各講座3日間(90分×12コマ)のプログラムです。

●開催日時

白帯編:2017/4/8(土)、4/15(土)、4/22(土)・各日10:00~17:10(90分×12コマ)

茶帯編:2017/5/13(土)、5/20(土)、5/27(土)・各日10:00~17:10(90分×12コマ)

黒帯編:2017/6/10(土)、6/17(土)、6/24(土)・各日10:00~17:10(90分×12コマ) 

定 員 20名(最低催行人数10名)

場 所:税理士荒巻政文事務所セミナールーム(阪神尼崎駅より徒歩3分)

受講料

白帯・茶帯・黒帯各講座申込:45、000円、学生の方(社会人学生除く。):39,000円

白帯・茶帯・黒帯編一括申込:130,000円、学生の方(社会人学生除く。):110,000円


【本講座の目的】

データ分析やプログラミングをビジネスの現場を知る、現場の人間が身につける!

 データ分析やプログラミングの経験のない初学者が、統計学、機械学習、プログラミング、データの前処理からデータベース技術、仮説検証思考などデータを分析するための幅広い技術・ノウハウを習得し、これからの企業や日本、地域社会が直面する実際的課題に対応するための基礎力・応用力を身に着けることを目的とします。


【こんな方にオススメ!】

  • データ分析やプログラミングはほぼ初心者(未経験〜1年未満)の方
  • データ分析や機械学習の基礎知識、ノウハウを習得したい方
  • データ分析や機械学習をご自身のビジネスや実務に活用したい方
  • ビジネスの現場が抱えている課題を知っている方


【こんなことが学べます!】

やってなんぼ!まずは実践が大事!色々なデータに触れてみましょう!

★白帯編 ~まずは分析の基本を体得する!~

  • 分析ツールRapidMinerとプログラミング言語Pythonの基本が分かります。
  • RapidMiner講座では、ノンプログラミングでデータ分析の流れを体験。
  • 汚いデータを前処理し、分析可能な状態まで加工整形できるようになります。
  • データの基本的な見方や基礎的な統計・機械学習の知識が身につきます。
★茶帯編 ~理論から実践へ!~
  • 機械学習の基礎理論とPythonでの機械学習プログラミングの知識が身につきます。
  • 機械学習に必要な数学の基礎、数式の見方を覚えます。
  • データ分析プロジェトを設計し、データ分析チームをリードしてデータからビジネス価値を産むプロセスを習得します。
    ★黒帯編 ~現場での応用力を身に着ける~
    • ディープラーニングの基礎理論とTensorFlow※の実装方法について習得します。
    • 機械学習の基礎理論とPythonでの機械学習プログラミングの知識が身につきます。
    • 機械学習や統計学の知識・手法を実際のビジネス課題に応用するノウハウを習得します。
    ※TensorFlowはGoogleの提供する機械学習のオープンソースライブラリで、Pythonのコードでニューラルネットワークを比較的容易に実装することが可能です。

    【こんな点が特徴です!】
    • 手を動かすことを重視します。
    • グループワークを重視します。
    • 手法ベースではなく、目的・課題ベースで考えます。
    • 現場課題への応用力を養います。

    プログラミングやデータ分析を、オンライン講座や書籍で独学で学ぼうとして挫折したご経験をお持ちの方、ご安心ください!

    講師やティーチングアシスタントの時間外の質問受付やフォローアップなども充実!

    データ分析・Pythonでのプログラミングの基本をしっかりと、腑に落ちるまで実践!

    困ったことや分からないところをすぐに聞ける講師、一緒に勉強する仲間と出会えます!


    【スケジュール】

    ★白帯編

    第1日目:4月8日(土)『まずはノンプログラミングでデータ分析の流れを体感してみよう!』


    10:00〜11:30 RapidMinerの使い方1:基本操作・モデルを作成してみる

    11:40〜13:10 RapidMinerの使い方2:最近傍法・線形回帰・相関分析

    14:00〜15:30 RapidMinerの使い方3:モデルの適応とモデル評価

    15:40〜17:10 RapidMinerの使い方4:データ分析コンペ


    第2日目:4月15日(土)『Pythonを使ったデータ分析の基本を覚える』

    10:00〜11:30 Pythonの基本的な使い方を覚える:開発環境の確認など

    11:40〜13:10 Pandasの使い方を覚える:Pandasの使い方

    14:00〜15:30 Numpyの使い方を覚える: Numpyの使い方

    15:40〜17:10 Matplotlibを用いてグラフを作成できるようになる :グラフ作成


    第3日目:4月22日(土)『Pythonを使ったデータ分析の基本を覚える2』

    10:00〜11:30 統計学の基礎を身につける1:統計基礎、t検定、母集団

    11:40〜13:10 統計学の基礎を身につける2:分散分析、1元配置分析、2元配置分析など

    14:00〜15:30 データ間の関連性を見つける:データクレンジング、欠測値の扱いなど

    15:40〜17:10 グループで課題に取り組む:データのクレンジングと基礎集計


    ★茶帯編

    第1日目:5月13日(土)『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する1』

    10:00〜11:30 機械学習の文献を読む際に最低限覚えておきたい数学

    11:40〜13:10 回帰問題を解く:線形回帰、重回帰、SVR、Ransac、リッジ回帰など

    14:00〜15:30 時系列問題を解く1:移動平均、指数平滑法、欠測値の補間、フーリエ変換

    15:40〜17:10 グループで課題に取り組む:課題設定、中間発表、次々週までの宿題


    第2日目:5月20日(土)『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する2』

    10:00〜11:30 時系列問題を解く2:時系列解析(ARIMA, ARMA, AR)

    11:40〜13:10 識別問題を解く1:識別性能の評価方法、ROC曲線、AUC、交点探索など

    14:00〜15:30 識別問題を解く2:アンサンブル学習、ランダムフォレスト |

    15:40〜17:10 社外でデータ分析を成功に導くには~データサイエンティストの仕事


    第3日目:5月27日(土)『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する3』

    10:00〜11:30 分類問題を解く:教師あり学習と教師なし学習について、K-meansなど

    11:40〜13:10 次元削減によってデータを要約する:因子分析、主成分分析

    14:00〜15:30 最適化問題を解く:線形計画問題、非線形問題

    15:40〜17:10  グループで課題に取り組む:最終発表


    ★黒帯編

    第1日目:6月10日(土)『ディープラーニングの基礎理論とTensorFlowの使い方』

    10:00〜11:30 ディープラーニング入門:ニューラルネットワーク、ディープラーニングの理論

    11:40〜13:10 TensorFlowの基本的な使い方を覚える:TensorFlow

    14:00〜15:30 回帰問題を解く:ロジスティック回帰

    15:40〜17:10 グループで課題に取り組む:課題設定、中間発表、次々週間までの宿題


    第2日目:6月17日(土)『データ分析を実地に応用するノウハウを習得する』

    10:00〜11:30 データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』1

    11:40〜13:10 データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』2

    14:00〜15:30 データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』3

    15:40〜17:10 データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』4


    第3日目:6月24日(土)『機械学習の理論とPythonプログラミング』

    10:00〜11:30 分類問題を解く:混合ガウス分布モデル、 EMアルゴリズム

    11:40〜13:10 識別問題を解く:SVM、交差検証法、交点探索など

    14:00〜15:30 ベイズ入門:ベイジアンネットワーク、ベイズの定理

    15:40〜17:10 グループで課題に取り組む:最終発表


    ※各講座の内容は、当日若干変更になる可能性がございます。


    【ご参加にあたってのお願い】

    ノートPCを各自ご持参ください。PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。

    Python:Anaconda3-4.2.0。推奨メモリは、8GB以上。

    RapidMiner:RapidMiner 7.xの事前インストールをお願いします。

    → http://www.rapidminer.jp/download

    以下より、TensorFlowの事前インストールをお願いいたします。

    → https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup

    【その他】

     ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。
     公式HP:http://www.soleildatadojo.com
     Facebookページ:https://www.facebook.com/soleildatadojo/

    【講師紹介】

    小縣 信也(おがた しんや)
    小縣解析事務所 代表
    1982年生まれ。兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所、IoTベンチャーに勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会@関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。

    森本 好映(もりもと よしてる)
    株式会社KSKア ナリティクス 代 表取締役。 www.ksk-anl.com
    1973年奈良県生まれ。国内SI、 コンサルティングファームを経て2006年8月、KSKア ナリティクスを設立。企業の情報活用促進やデータ分析、戦略コンサルティング、ITコンサルティングを中心に活動。
    Pentaho認 定BIコンサルタント、RapidMiner認定アナリスト、中小企業診断士、Bradford University School of Management(MBA)などの資格を持つ。オープンソースを中心に高度なデータ処理・解析技術をビジネス活用するための活動を推進 している。 

    北島 聡(きたじま さとし) 
    株式会社KSKアナリティクス データサイエンス本部 本部長
    1975年生まれ。兵庫県出身。関西学院大学大学院経営戦略研究科修了、MBA。株式会社帝国データバンクでビッグデータ分析のプロジェクトリーダーを務めたのち現職。オープンソースを活用した「ビジネス価値」を生むデータ分析を提案し、特にビジネス課題の洗い出しと、アジャイルに分析することを得意としている。米国シリコンバレーで起業経験がある他、RapidMiner認定アナリスト、EMC認定データサイエンティスト、スクラムマスター、統計士などの資格を持つ。

    上野山 徹(うえのやま とおる)
    株式会社センスタイムジャパン
    1984年生まれ。和歌山県出身。東京大学工学部機械情報工学科を卒業後,2008年にオムロン株式会社に入社。在学時代は機械学習を用いたロボットの知能化を主な研究テーマとし,オムロン入社後も機械学習を活用した画像認識アルゴリズムなどの開発に携わる。2016年より株式会社センスタイムジャパンに移り,香港中文大学の研究者らと連携しつつ,画像認識の中でも特にディープラーニングを活用したアルゴリズムの研究開発に専念している。

    玉川 竜司(たまがわ りゅうじ)
    東京出身、大阪在住。オライリージャパンから、「Hadoop」「Sparkによる実践データ解析」「Jenkins」「ヘルシープログラマ」など、ビッグデータやソフトウェア開発といったテーマを中心に翻訳書多数。Python歴は1.4の時代から。


    【キャンセルポリシー】

     受講料入金後の受講キャンセルの場合の受講料の取り扱いは下記の通りとなります(振込料はお客様負担)。

     ・講座開設日の14日前までの場合…受講料の全額返金
     ・講座開設日の7日前までの場合…受講料の半額返金
     ・講座開設日の6日前以降の場合…受講料は返金いたしません。
    ※なお、受講申込後、講座開設日の7日前までに振込みが確認できなかった場合、受講のお申込みをキャンセルされたものとみなします。


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