IoTにおけるデータ分析の基礎と実践ノウハウ  〜1人1台PC実習付〜

〜 データ分析の進め方、機械学習の基礎、時系列データ分析、故障予測・不良品判定への応用 〜

・講師の豊富な経験を基に実際のデータ分析手法とそのノウハウが修得できる講座

 

・実際のセンサデータ分析のノウハウをマスターし、製造業のIoTシステムへ活用しよう!

 

※PCは弊社で用意致します。

講師の言葉

 これまでビジネスシーンでの「データ分析」というと、セールス分野、マーケティング分野での利用が一般的でした。しかしコンピュータの処理性能向上、各種センサーの低廉化などによるIoT時代の到来によって、製造業の現場から生み出されるデータの分析に注目が集まってきています。

 この講座では、データ分析の進め方、統計処理や機械学習の基礎について学んだあと、実際にいくつかの手法を用いた分析演習をハンズオンで行います。座学のみではなく、パソコンを使って実際に分析を行い、その結果を評価することで、実際の業務におけるデータ分析のイメージがつかんで頂ければと思います。

 また分析の対象には、時系列データも含まれています。世の中にある「時系列データ分析」に関する情報は、株価など経済指標を扱うものが多く、センサーデータに関するものはあまりありません。講座では、弊社が実際のセンサーデータ分析の経験から得られたノウハウもお伝えします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2018年06月26日(火) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・製造業の現場にて生成される各種のデータを分析する業務に携わる方
予備知識 ・パソコン、およびMicrosoft Excelの基本的な操作ができる方 ※Windows、Macどちらでもかまいません
修得知識 ・データ分析の進め方、「機械学習」の主な手法の仕組みと使い方がわかるようになります。
プログラム

1.データ分析とは

  (1).データ分析の進め方

  (2).必要な知識とスキル

 

2.機械学習の基礎

  (1).教師あり学習

  (2).教師なし学習

  (3).強化学習

 

3.RapidMinerの利用方法

  (1).RapidMinerとは

  (2).モデルの作成と適用

  (3).データのクリーニング

  *ソフトウェアの操作演習あり

 

4.代表的な分析手法

  (1).相関分析

  (2).回帰分析

  (3).決定木

  (4).k近傍法

  (5).クラスタリング

  (6).ディープラーニング

  *それぞれに基本的な演習あり

 

5.時系列データの基礎

  (1).特徴量の抽出

  (2).ウィンドウイング

 

6.時系列データ分析の実際

  (1).回帰分析を用いた故障予測

  (2).決定木を用いた不良品判定

  (3).自己相関係数を用いた周期分析

 

7.モデルの検証

  (1).モデルの精度

  (2).過学習

  (3).交差検証

キーワード 機械学習 データ分析 教師あり学習 教師なし学習 クラスタリング ディープラーニング 時系列データ 故障予測 不良品判定 交差検証
タグ 統計・データ解析データ解析センサ
受講料 一般 (1名):50,600円(税込)
同時複数申込の場合(1名):45,100円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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