今回のOracle Big Data Jam Sessionはハンズオン開催！

参加申し込み方法

参加ご希望の方は下記URLより登録お申し込みをお願いします。
https://www.oracle.com/goto/code-jp

＊お申し込み方法に関するお問い合わせは本ページにある「イベントへのお問い合わせ」もしくは 日本オラクル セミナー事務局 oracle-events5_jp@oracle.com へお願いします。

Oracle Big Data Jam Sessionって？

"Oracle Big Data Jam Session" はビッグデータやデータサイエンス関連のオープンな技術情報を初学者の方対象にご紹介する勉強会シリーズです。「難解な専門用語や数式を可能な限り排除し、ときにはデモを交え、平たく、分かり易く」をコンセプトに皆さんにお届けしていきたいと考えております。
なるべく本セッションの時間中に理解でき、消化不良にならないレベルにとどめながら、おさえておきたい情報は網羅されているというコンテンツを目指しております！是非お仲間をお誘いの上、お気軽にご参加ください！

※四半期毎に開催予定

こんな方におすすめ

・ これから機械学習を利用した開発をしていきたい方
・ なるべく初歩的な内容から学習したい方
・ とりあえず、機械学習のコードを動かす経験をしてみたいという方

今回のテーマ

Ora Jamハンズオンシリーズ第三弾は、機械学習分野の中でも著しい技術発展を見せている機械学習の自動化技術 AutoMLをテーマとして扱います。

前回は、たくさんリリースされているAutoMLのライブラリの中で、auto scikit learnを取り上げ、基本的なデータ前処理や特徴量エンジニアリングを説明しながら同ライブラリの特長的な内部の仕組みや実際のコードからAutoMLのメリットを学びました。今回は遺伝的プログラミングを適用したAutoMLライブラリであるTPOT(予定)を取り上げ、実際にコードを動かしながら同ライブラリの仕組みを学びます。

今回も、シンプルで分かり易いデータセットを使い、実際に Step by StepでPythonコードを書き、動かしながら機械学習を学ぶハンズオンセミナーを実施いたします。
前回のハンズオンのおさらいもありますので、今回初めてご参加いただく方でも理解していただける内容になっています。
また、ハンズオン不要な方には、デモンストレーションを見ていただく感覚でご参加いただける内容にもなっておりますので、そのような方も是非お申込みください。

受講前提スキルとして、Pythonのコーディング経験があることが望ましいですが必須ではありません。普段コーディングを行わない方でも、本セミナーの時間内に理解できるような基礎的なコードを扱います。

事前準備に関するご案内

・ 当日のハンズオンでご使用いただきたいOracle Cloudトライアルアカウント作成方法については、参加登録完了された皆様にイベント開催2日前（2月27日）に別途案内メールを送付させていただきますので、そちらの内容をご確認いただき、ご準備をお願いいたします。
参加予定の皆さんに事前に作成のご案内をさせていただくOracle Cloudトライアルアカウントは$500USまで無償で利用できる環境となっており、本セミナーでこの無償枠を超えることはありませんのでご安心ください。

タイムスケジュール（予定）

★セッションやQ&Aの進行状況によって終了時間が変更になる場合があります。

スピーカー：園田憲一(Oracle Groudbreaker Advocate)

日本オラクル入社後、Exadata製品担当、IaaS製品担当を経て、現在はビッグデータおよび機械学習のクラウド技術を担当。
”複雑な技術をわかりやすく”をモットーにData Management & Analytics の分野で Oracle Groudbreaker Advocateとして活動中。

プライバシーポリシー / 個人情報の取り扱いについて

下記「プライバシーポリシー」をご確認・ご了承いただいた上で、お申し込みの際はお名前等のご記入をお願いします。
ご協力いただけない場合は当日参加をお断りさせていただく場合がございますので、予めご了承ください。
https://www.oracle.com/jp/legal/privacy/privacy-policy.html

その他

Twitter ハッシュタグは #orajam です。
弊社製品やサービスを例に説明することもありますが、Product Placementとご理解ください。
Oracle Cloud Free Trial： https://www.oracle.com/jp/cloud/free/