Pythonによるデータ解析のノウハウと機械学習とその活用法 ~1人1台PC実習付~

~ 1次元データ、多変量データの解析と機械学習の基礎および効果的な活用方法 ~

・得られたデータを活用するための解析技術について、PythonによるPC実習を交えて修得する実践講座
・統計解析の使い方、解析結果の評価の仕方、問題点の解決方法をマスターし、実務で効果的に活用しよう!
※PCは弊社にてご用意します

講師の言葉

 機械学習を用いた予測や分類が盛んに行われるようになっているが、計測や調査などで得られたデータにはミスや外れ値など様々な問題が含まれている。データ解析を行う前には、グラフや基本的な統計解析を行い、データに含まれる問題を除去することや、データの性質を見きわめる必要がある。
このために、ヒストグラムや散布図などのグラフや、基本的な統計から多変量解析の初歩までの統計解析の使い方や、解析結果の評価の仕方、問題点の解決方法など実用的な知識を習得する。
 実際のデータは、連続データだけではなく、カテゴリデータも含まれる場合が多い。カテゴリデータの処理の仕方や統計解析や機械学習の中でどのように扱うのかも習得する。
 機械学習については、初歩的な手法について、結果をどのように解釈するのか、データの性質が機械学習の結果がどのように影響するのかなどを学習する。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年06月13日(木) 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 ・「データはあるがどのように分析してよいのか困っている」、「データを統計解析や機械学習のどの手法にどのように当てはめて分析したらよいのか分からない」、「データを統計解析や機械学習にあてはめたが解釈のしかたがわからない」、「予測や分類がうまく行かなくて困っている」、などでお困りの方
(業種は問わず、データ分析をこれから始める方、データ分析を他者に依頼する方、データ分析結果を受け取り、評価を行うマネージャーの方など)
予備知識 ・Pythonについては、簡単なプログラミングができる程度の知識があった方が良い
修得知識 ・データ解析や機械学習を行う前に、調査や計測で収集したデータをどのように調べて解析可能なデータにしたらよいのか、解析した結果をどのように解釈するのか、結果に対して問題がある場合にどのように対処するのかなどの知識を習得できる
プログラム

1.Pythonによるデータ解析入門
  (1). 統計解析で扱うデータとExcelとの連係
      a. 統計解析におけるデータの形式
      b. 連続変数とカテゴリ変数
      c. Excelとのデータ連係
  (2). 1次元データの解析
      a. ヒストグラムによる分布の確認
      b. 平均値と標準偏差
      c. 平均値の差の検定
      d. 1元配置分散分析と多重比較
  (3). 多変量データの解析
      a. 散布図と相関係数
      b. 回帰分析による予測
      c. ダミー変数による回帰分析
      d. 判別分析による分類

2.Pythonによる機械学習とその活用
  (1). 機械学習とは
  (2). 機械学習による予測と分類
      a. ロジスティック回帰分析による予測
      b. サポートベクターマシンによる分類
      c. 決定木による分類

キーワード Python 統計解析 多変量データ 機械学習 ロジスティック回帰分析 サポートベクターマシン
タグ 統計・データ解析
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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