【11/11（土）開講】データ分析教育講座・茶帯編

2017/11/11(土)10:00 〜 2017/11/25(土)17:10 開催

ブックマーク

Python, プログラミング, 機械学習

イベント内容

本講座全体の目的

　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。

対象者

　・Pythonのごく基本的なコーディングを理解されている方
　・Pandas、Numpy、Matplotlibなどのデータ分析ライブラリに触れたご経験のある方
　※白帯編を受講されていない方でもご受講可能です。
　※11月3日（金）に茶帯編受講準備のための受け身編を開催させていただきます。白帯編を受講されておらず、受講検討される方はぜひご参加ください。

開催日時・場所・定員・受講料

●開催日時
　2017/11/11（土）、11/18（土）、11/25（土）・各日10:00～17:10（90分×12コマ）
　※欠席された日については、翌週に講義動画を配布しております。
　※講義中の疑問や不明点は、講義外の時間帯でもSlack（コミニュケーション用のツール）で講師またはTAがお答えします。

●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）
　　　　　（尼崎市昭和通三丁目９０番地１尼崎K.Rビルディング５階）
●受講料
　一般の方：45､000円、学生の方（社会人学生除く。）：39,000円
　　※後日請求書を送付させていただきますので、銀行振込みによりお支払いください。
　※コンビニ・クレジットでのお支払いをご希望の方は、お手数ですが、Peatixのお申込みページよりお申し込みくださいませ。→　http://chaobi4th.peatix.com

茶帯編のゴールイメージ

★茶帯編　～理論から実践へ！～
●RapidMiner講座では、RapidMinerで実際のデータを用いたケーススタディを行います。
●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。
●機械学習に必要な数学の基礎、数式の見方を覚えます。

本講座の特徴

⚫︎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。

プログラム

第１日目：11月11日（土）『RapidMinerを使った実際のデータ分析の流れを実践する』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方５：RapidMinerを使ったデータの前処理
11:40〜13:10	2	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方６：アソシエーションルールとクラスタリング
14:00〜15:30	3	北島	RapidMiner	RapidMinerを実データで使ってみる１：RapidMiner１～６の内容を実データで実施
15:40〜17:10	4	北島	RapidMiner	RapidMinerを実データで使ってみる２：RapidMiner１～６の内容を実データで実施

第２日目：11月18日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する１』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	小縣	Python	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	2	小縣	Python	回帰問題を解く：線形回帰、重回帰、RANSAC、リッジ回帰など
14:00〜15:30	3	小縣	Python	時系列問題を解く１：移動平均、指数平滑法、欠測値の補間
15:40〜17:10	4	小縣	Python	時系列問題を解く２：時系列解析(ARIMA, ARMA, AR)

第３日目：11月25日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する２』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	小縣	Python	分類問題を解く：k-means、AIC、BIC
11:40〜13:10	2	小縣	Python	識別問題を解く１：K近傍法、交差検証、標準化、正規化など
14:00〜15:30	3	入江	Python	識別問題を解く２：決定木、アンサンブル学習、ランダムフォレスト
15:40〜17:10	4	入江	－	データ分析プロジェクトをレビューする：架空のデータ分析プロジェクト提案書のレビューを通じ、提案時の留意点を意識する

※講座の内容や担当講師は、当日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の最新版の事前インストールをお願いいたします。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

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。

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。

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。