〜 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。
〜 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。
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。
開催日時 |
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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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