～ 予測モデル構築に必要なライブラリ、特徴量エンジニアリングとモデル選択、研究開発におけるモデル活用とそのポイント ～
・市場を適切にとらえ、データ分析に応用し、研究開発に活かすための講座
・研究開発に必要となる市場ニーズ調査（マーケティング）のデータ分析から予測モデル構築と活用のポイントまで修得し、研究開発実務で応用しよう！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
研究開発者のためのデータ分析の実践と予測モデルの活用およびそのポイント ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
ビッグデータ、データサイエンス、DXなど、企業活動に対するデータ活用は喫緊の課題となっています。企業におけるデータ活用は、営業など一部の部署に限られたものではなく、あらゆる部門で重要な技術となってきました。
本講座では研究開発の視点からのデータ活用方法について講義します。研究開発といっても、新しい技術は製品をただ作るだけではなく、市場のニーズにどのように対応すべきなのかといった、マーケティング視点も重要です。市場を適切にとらえたうえで、どのようにデータを活用していくかを議論することが求められます。
また、後半ではデータサイエンスのデファクトスタンダードとなっているPythonでのデータ分析について概観し、さらに研究開発場面に特化したデータサイエンスについて紹介します。
セミナー詳細
| 開催日時 |
|
|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
| 受講対象者 |
・研究開発に携わる方でデータ分析を行う方 ・Pythonで主に機械学習を中心としたデータ分析を行いたい方（業種や職種は問いません） |
| 予備知識 |
・大学の初等数学程度の知識 ・短いプログラムは読める程度の知識 ・エラーメッセ―ジが読める程度の英語能力 ・基本的な統計的知識などがあればさらに望ましいです |
| 修得知識 |
・研究開発プロセスの各段階におけるデータサイエンス知識を俯瞰的に修得する ・機械学習を中心としたデータ分析の方法論について理解し、Pythonによって自らが基本的な分析ができるようになる |
| プログラム |
１．研究開発とマーケティング ２．Pythonによるデータ分析環境の構築 ３．教師あり学習モデルの実践例 ４．教師なし学習の実践例 ５．ディープラーニングの実践例 ６．予測モデル構築の実践と活用とそのポイント ７．研究開発におけるモデル活用とそのポイント |
| キーワード |
市場機会 セグメンテーション ターゲティング 予測モデル 教師あり学習 教師なし学習 回帰分析 決定木分析 ランダムフォレスト ニューラルネットワーク 主成分分析 非負行列因子分解 クラスター分析 特徴量エンジニアリング モデル選択 アンサンブル学習 ブースティング |
| タグ | AI・機械学習、インターネット、マーケティング、研究開発、新事業、データ解析、データ分析 |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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