ビッグデータの分析技術と効果的な活用法

~ ビッグデータとデータサイエンス、ビッグデータの活用、ビッグデータの分析手法 ~

・大量のデータから有益な情報を引き出すための分析手法を修得するための講座
・データ分析の知見が深い講師からビッグデータを適切に分析するノウハウを修得しよう!

講師の言葉

 インターネットやIoTの発展により、データの収集は飛躍的に容易になり、ビッグデータと呼ばれる大量のデータを保有している人も増えている。一方、ビッグデータから有益な情報を引き出すための分析技術も進化しているが、使いこなしは容易とは言い難く、誤用により誤った分析結果を得てしまうことも少なくない。
 本セミナーでは、ビッグデータに興味があるもののこれまで有効に活用できてこなかった人に対し、ビッグデータとは何か、そして活用のための分析技術の基本的な考え方について説明することで、ビジネス現場の問題とデータに対し適切な分析手法を選択し、的確な結果を得られることを目標とする。過学習、多重共線性等の、よく耳にする問題に関し、その発生する原因と対策を説明する。

本セミナーは会場が変更になりました。
弊社研修室 ⇒ NATULUCK 茅場町

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年01月24日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 NATULUCK茅場町新館 4F 中会議室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・分析データに対する適切な手法を選択するポイントを知りたい方
・データ分析における課題をお持ちの方
・ビッグデータに興味をお持ちの方
・有効なデータの活用法について検討している方
・データ分析、生産、製造、システム、ソフトウェアその他関連企業の方
予備知識 ・理系高卒程度の数学の知識
修得知識 ・各種分析手法の特徴、目的、長所短所の理解
・分析ソフトウエアに実装された分析手法の使い分け
※特定のソフトウェアに関する実習は行いません
プログラム

1.ビッグデータとデータサイエンス
  (1).データサイエンスの基礎技術
  (2).ビッグデータ:質の良し悪しとは

2.ビッグデータの有効な活用法
  (1).ビッグデータの有効な活用
    a.出来ることと出来ないこと
    b.落とし穴に落ちないために
  (2).背景の理解が大事
    ・目的の設定

3.ビッグデータの分析技術
  (1).各手法の概要
    a.目的が手法を決める
    b.過学習問題とその対策
  (2).教師あり学習
    a.回帰分析
     ・説明変数と応答変数
     ・多変量回帰
     ・説明変数の個数について
     ・訓練データとテストデータ
     ・クロスバリデーション法
     ・ダミー変数の導入
    b.判別分析
     ・良い分類とは
     ・特徴と応用分野
  (5).教師なし学習 
    a.主成分分析・因子分析
    b.クラスター分析
     ・階層クラスタリング
     ・非階層クラスタリング
     ・応用例
4.まとめ

キーワード ビッグデータ 過学習 多重共線性 データ分析 人工知能 AI 機械学習 教師あり学習 教師なし学習 主成分分析 クラスター分析 パーセプトロン
タグ 統計・データ解析分析データ分析
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
NATULUCK茅場町新館 4F 中会議室
住所: 〒 103-0026 東京都中央区日本橋兜町12-7 兜町第3ビル
営団地下鉄東西線「茅場町駅」12番出口 徒歩30秒
都営浅草線営団地下鉄「日本橋駅」D1出口 徒歩3分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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