～ Pythonによるデータ分析の基礎、機械学習の基礎と評価方法、データセットを用いた前処理／相関分析／機械学習モデル構築・評価・改善の実践ノウハウ ～
・Pythonを用いたデータ前処理・相関分析手法からモデルの構築・改善のポイントまでを修得し、データ分析・予測における精度・適合率・再現率の向上に活かすための講座
・講師の実務経験に基づくデータアナリティクスの実践ノウハウを学び、適切にアドバイスをもらいながらデータの処理・分析を実践することで、より高度なデータ予測に応用するためのセミナー！
※Google Colaboratoryを使用できる（Googleでサインイン可能な）環境でご受講ください
・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。
本セミナーでは、データ分析の登竜門であるKaggleの「タイタニック号生存予測」データセットを使用し、Pythonでデータの前処理から機械学習モデルの構築、予測までをハンズオン形式で実践します。
データを綺麗にするクレンジングでの注意点や、予測モデルを作成する際の前処理のコツなど、現場での経験を交えながら実践形式で行う内容となっております。
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| カテゴリー | PC実習付きセミナー、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 |
・データ分析に興味がある方やこれから実務で携わる予定の方 ・Pythonの基本的な使い方は理解しているが、データ分析の経験は少ない方 ・より効果的にPythonを活用したいと考えている方 |
| 予備知識 |
・基本的なプログラミングやPythonの知識（変数, For文, 条件分岐など） ・「機械学習とは」といった入門レベルの概要は理解している |
| 修得知識 |
・Pythonを利用したデータ分析のための前処理手法と実施する際の注意点 ・機械学習モデルの構築と、そのモデルの評価方法および改善の実践ノウハウ |
| プログラム |
１．データ分析の基礎 （１）．Pythonによるデータ分析の基礎 ａ．データ分析の基本プロセス ｂ．分析で利用する主要ライブラリの概説：NumPy、Pandas、Matplotlib （２）．機械学習の基礎 ａ．身の回りの機械学習 ｂ．機械学習の分類 ｃ．機械学習のアルゴリズム ｄ．機械学習の仕組み ｅ．機械学習の評価手法
２．機械学習予測モデルの構築と予測精度向上の実践演習（ハンズオン） ～ロジスティック回帰によるタイタニック生存予測のケーススタディ～ （１）．データセットの調査 ａ．データセットの読み込み ｂ．データの概要の把握（型・欠損・重複の確認） ｃ．要約統計量から見るデータの特徴 ｄ．データの可視化による傾向の探索 （２）．データの質を高める「前処理（クレンジング）」手法とその注意点 ａ．データ分割 ｂ．欠損値の補完対応 ｃ．カテゴリ変数の数値化とそのコツ ｄ．特徴量スケーリング （３）．予測モデルの精度向上に役立つ「相関分析」とそのポイント ａ．相関係数について ｂ．相関係数の算出とヒートマップによる可視化 （４）．機械学習モデルの構築とデータの分析・予測の実践 ａ．モデル構築（ロジスティック回帰） ｂ．モデルの評価と改善の方向性の検討 (精度、適合率、再現率など) |
| キーワード | 機械学習モデル 精度向上 データ前処理 データクレンジング データ分析 データ解析 データ加工 予測モデル 特徴量選定 統計解析 データ可視化 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、クラウドコンピューティング、研究開発、ソフト品質、ソフト教育、音声処理、画像処理、組み込みソフト、統計・データ、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。 |
営業時間 月~金：9:00～17:00 / 定休日：土日・祝日
