DataScienceを実務で用いるにあたってのManagement論入門【CRISP-DM編】#1

2019/11/18(月)20:00 〜 22:00 開催

ブックマーク

#データ分析, #プロジェクトマネジメント, #デジタルマーケティング, #機械学習, #データマイニング

参加枠	申込形式	参加費	参加者
通常参加者枠	先着順	3,000円現金支払い	2人／定員8人

イベント内容

内容概要

DataScienceを実務で用いるにあたって非常に難しいのがマネジメントについて
です。マネジメントが機能せず数ヶ月単位で名を変えただけの新しいプロジェクトが
できたり部署ができたりといった、ケースも多いのではないでしょうか。

朗報としては、これらのマネジメントに指針にあたっては様々な議論がなされていると
いうことです。そういった知見を利用することでとりあえずやってみるから成果に
繋げるマネジメントができるのではないかと思われます。

そこで当企画では、DataScienceのマネジメントにフォーカスをあてて取り扱って
行きます。第一回としては、昔ながらの手法ではありますがCRISP-DM(Cross-industry 
standard process for data mining)について取り扱います。
概要の説明というよりは詳しく考察まで踏み込みたいので、なるべく原典に近い文献を
元にお話ししたいと考えています。

これを機にDataScienceのビジネスプロセスへの導入を考えるきっかけにしていただけたらと
思います！！

開催日程

11/18(月)
受付　　：19:50〜20:00
講義　　：20:00〜21:30
Q&A＆ディスカッション　：21:30〜22:00

※ 途中5〜10分程度休憩時間とする予定です。
※ 19:40より前の入室は原則としてお断りします。

会場

水道橋駅、神保町駅、九段下駅周辺
千代田区西神田2-7-14 YS西神田ビル2F

アジェンダ

◆ 概論編
・CRISP-DMの全体像
・ビジネスの理解(Business Understanding)
・データの理解(Data Understanding)
・データの準備(Data Preparation)
・モデリング(Modeling)
・評価(Evaluation)
・ビジネスへの組み込み(Deployment)

◆ 考察編
・各フェーズにおける注意事項
・実プロジェクトにおいてはどのように捉えるべきか etc

◆ ディスカッション編
・色々と議論ができればと思います

※
考察編はもう少し追加しようと考えています。

参考資料

なるべく原典に近い文献を元に、CRISP-DMの考え方を紐解いて行ければと考えています！
↓下記など参考にできればと思います。（随時更新します）
https://en.wikipedia.org/wiki/Cross-industry_standard_process_for_data_mining
https://pdfs.semanticscholar.org/5406/1a4aa0cb241a726f54d0569efae1c13aab3a.pdf

https://mineracaodedados.files.wordpress.com/2012/04/the-crisp-dm-model-the-new-blueprint-for-data-mining-shearer-colin.pdf
https://s2.smu.edu/~mhd/8331f03/crisp.pdf

当日までの事前学習

特に準備は不要ですが、詳しく知りたい方はCRISP-DMについて20〜30分程度調べてきて
いただけたら有意義な時間になるのではと思います。
（日本語で書かれた概要をまとめた記事で構いません）

費用

・3,000円　（2時間）

※ 領収書発行の際は事務手数料と法人料金も兼ねまして、追加1,000円とさせていただきます。

講師プロフィール

東大工学部卒。
データ分析/AI開発の仕事の経験は7年ほどで、理論/開発/ビジネスのどれも経験があり強い。
また、多くの業界のプロジェクトに関わったためドメイン知識も豊富。
Management論に関しては独学ではあるが、実務と結びつけて理解しているので考察が深い（と思われます）。

定員

8名（人数に合わせて調整します、別媒体でも募集していますので申し込み人数は当日参加者数を反映しません）

ご参加にあたってのお願い

無断欠席や前日以降のキャンセルに関しては当日人数読めなくなり非常に迷惑なので
基本的に行わないようにお願いします。（直前参加は定員的に問題なければ歓迎です！）
体調不良、職務都合、ご家庭の事情などどうしてものケースは別途ご連絡いただくか、
イベントへのお問い合わせよりご連絡いただけますと嬉しいです。
上記がひどいアカウントに関してはブラックリスト処理を行い以後の参加をお断りさせて
いただきますので、その点だけ予めご了承ください
（7割以上来れる前提でのお申し込みと前日以降のキャンセルはメッセージでのご連絡を
いただくということだけ気をつけていただければ大丈夫だと思います）

モチベーションの高い参加者の方を重視する運営としていきたいと考えています。
ご協力のほど、よろしくお願いいたします。