【2日間でマスター】プログラミング知識ゼロから学ぶ機械学習・データサイエンス速修講座

2025/04/19(土)10:00 〜 17:00 開催
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イベント内容

【2日間でマスター】プログラミング知識ゼロから学ぶ機械学習・データサイエンス速修講座

これからのビジネスパーソンの必須スキルをこの春に学ぼう! \新年度スタート応援価格/

📊 データ分析スキルを2日間で身につけたい方へ

理系・文系問わず、プログラミング未経験でも安心の機械学習入門講座を開催します。 データサイエンスの教科書2〜3冊分の内容をたった2日間で効率よく学べます!

📅 開催概要

  • 日時:4/19(土)・4/26(土) 各日10:00 〜 17:00
  • 形式:Zoomによるオンライン開催 (録画提供あり)
  • 春の学び応援価格:35,000円 (定価128,000円から63%OFF)
  • 講師:高木宏明 (データ分析コンサルタント・元大学非常勤講師)

🔍 この講座の5つの特長

  1. プログラミング不要:コードを書かずに機械学習ソフトで実践的に学べる
  2. 文系でも安心:図解とイメージで説明するため数学が苦手でもOK
  3. 実践重視:講座の半分以上が演習時間で確実に身につく
  4. 欠席時でも安心:講座PDF配布・録画視聴可能(180日間)、フォローアップ日あり
  5. ビジネス視点:ビジネス事例や実務に直結する内容を厳選

💬 参加者の声

短期間でも機械学習の本質を学べた。プログラミング経験がなくても、演習はノーコードツールで負担なく学習できた。ポイントを絞った説明と具体例が理解を深めた。録画での復習も助かった。(人事部門・男性参加者)

一部欠席したが業務の合間でも録画で復習できて良かった。質問にも丁寧に対応してもらえた。ツールの操作だけでなく、データ可視化や分析の考え方など応用力がつく内容だった。事例なども学びが多かった。(女性参加者)

実務への活用をイメージしながら学べた点が良かった。専門書からでは理解が難しかったと思う。機械学習の重要な前提を実例で学べ、文系でもイメージしやすかった。(経営企画部・女性参加者)

独学での勉強もしていたが、誤解していた点が明確になった。ある程度知識がある人にもおすすめできる講座です。(ITエンジニア・男性参加者)

📚 カリキュラム・詳細など

※機械学習を用いたデータ分析・予測モデル構築を解説&ハンズオン演習

【1日目カリキュラム】 クラス分類編
  ・アルゴリズム解説:決定木・K-NN・SVM・Deep Learningなど
   ハンズオン演習① アヤメの花の分類
   ハンズオン演習② 商品の購買者予測
   ハンズオン演習③ センサーデータによる分類
  ・予測精度検証:クロスバリデーション
   コンフュージョンマトリックス
   クラス分類評価指標:Accuracy・Recall・Precision
   オーバーフィッティングとアンダーフィッティング
  ・予測モデル精度向上テクニック解説・演習:ハイパーパラメータ最適化 グリッドサーチ

【2日目カリキュラム】 回帰分析編
  ・線形回帰アルゴリズム解説
   回帰評価指標:MSE・RMSE・R2
   ハンズオン演習① テスト点数予測
   ハンズオン演習② 住宅価格予測
   ハンズオン演習③ 売上予測モデル
  ・クラス分類アルゴリズムの回帰への適用
  ・回帰における重要注意点
   予測範囲:内挿・外挿、多重共線性の影響と確認手法
   外れ値・異常値が予測モデルをどう歪めるのか?
  ・予測モデル精度向上テクニック解説・演習:変数選択 ステップワイズ法


【教材開発・担当講師 高木宏明】
データ分析コンサルタント、フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 代表

慶應義塾大学大学院 経営管理研究科(ビジネススクール・MBA)修了
国立 高松高専専攻科 機械電気システム工学専攻 修了

(大学講師歴)
慶應義塾大学大学院 経営管理研究科  「データサイエンス」非常勤講師 (2019年度1学期~2023年度1学期)
青山学院大学 社会情報学部  「データマイニング」「データマイニング演習」 非常勤講師 (2018,2020,2021年度)



【受講に関するQ&A】
・トレーニング開催日に急な仕事が入り参加できなくなりました。フォローアップはありますか?
⇒講義内容・演習内容はすべて録画しており、開催日より180日間は録画の視聴が可能です。
 また、欠席をされた方向けに自由に質問・相談できるフォローアップも日も設けています。
 その他、メールによるQ&Aは何度でも受け付けております。お気軽にご質問下さい。

・トレーニング受講環境は何が必要ですか?
⇒Zoomによるオンライン集合研修となります。PC・インターネット環境・イヤホン・マイクは各自ご準備下さい。
 PCへの機械学習ソフトウェア(無償)のインストールが必要です。※メモリスペック8G以上・2画面モニター推奨
 詳細はお申込みいただいた方へご案内いたします。

・トレーニング受講に関して前提知識・前提スキルは必要ですか?
⇒機械学習ソフト(無償)を利用して演習を行いますので、プログラミング経験などは不要です。
(特別な知識・スキルは不要ですのでご安心ください)



【当日の参加方法・留意事項など】
※開催5営業日前までに、講座資料・接続先ZoomURL等をメールにてお送りします。
 (お申込みのマイチケットページにも記載いたします)
 当日は開催10分前(9:50)を目安にZoomへご参加ください。
※尚、前日18時までにメールが届かない場合は迷惑メールフォルダに紛れ込んでいる可能性もありますので、
 ご確認の上、お早めに事務局(contact@frey-at.com)までお問い合わせください。

<チケット購入に際した留意事項>
・原則としてご購入いただいたチケットのキャンセルや日程変更はできません。
・本講座は、フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社の開催となります。
・教職員・学生(大学・高校・高専・専門学校)向けお申込みの際は、ご所属団体をご記載ください。



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注意事項

  • リクルーティング、勧誘など、採用目的でのイベント参加はお断りしております。
  • キャンセル待ち・補欠・落選の方はご参加いただくことが出来ませんのでご了承ください。
  • 欠席される場合は、お手数ですが速やかにキャンセル処理をお願い致します。
  • 無断キャンセルや欠席が続く場合、次回以降の参加をお断りさせていただく場合がございます。
  • フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 https://frey-at.com/
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