Pythonによるデータ分析の基礎と機械学習の実践 ~1人1台PC実習付~

~ データフレームとデータの可視化、行列データの扱いおよび集計分析、Scikit-learnによる機械学習 ~

・初学者の方でもPythonによって基本的なデータ分析が自らできるようになるための特別講座
・Pythonによるデータ分析と機械学習の活用法を実習を通して修得できる特別セミナー!
*PCは弊社でご用意いたします

講師の言葉

 Pythonは近年データ分析の分野で注目されつつあるプログラム言語です。様々な計算のためのモジュールが提供されていることもあり、特に科学技術分野で盛んに利用されています。R言語と比べてPythonでは大規模なデータを扱いやすいという長所があります。しかし反面、実際に分析に至るまでの設定やモジュールの使い方など、わかりづらいところもあります。
 本講義ではPythonをはじめて使う人を対象に、データ分析手法を中心とした利用方法について基礎から説明します。また実際の演習を交えながら、自らが分析をできるようになることを目的とします。

セミナー詳細

開催日時
  • 2019年07月16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 ・Pythonでデータ分析をしてみたい方(業種や職種は問いません)
(基本的な使い方を中心にします。今注目を集めているディープラーニングなどは概要のみお話しする予定です)
予備知識 ・大学の初等数学程度の知識
・エラーメッセ―ジが読める程度の英語能力
・基本的な統計的知識などがあればさらに望ましいです
修得知識 ・Pythonによって自らが基本的な分析ができるようになる
プログラム

1.Pythonによる行列データの扱いおよび集計分析
  (1).GUIの使い方・パッケージの使い方
  (2).演算、関数の使い方
  (3).データの入出力・numpyによる行列利用と関数
  (4).Pythonによる実習

2. データフレームとデータの可視化
  (1).Panadas、Matplotlibについて
  (2).グラフ作成
  (3).Pandasの利用と行列集計、グラフ作成
  (4).Pythonによる実習

3.Scikit.learnによる機械学習(1)
  (1).Scikit.learnとは
  (2).因果関係
  (3).回帰分析
  (4).Pythonによる分析

4.Scikit.learnによる機械学習(2)
  (1).構造解析と次元圧縮
  (2).PCM: Principal Component Analysis
      (主成分分析)
  (3).NMF: Non-negative Matrix Factorization
      (非負値行列因子分解)
  (4).Pythonによる分析

5.Scikit.learnによる機械学習(3)
  (1).決定木分析
  (2).クラスタ分析
  (3).Pythonによる分析

6.Scikit.learnによる機械学習(4)
  (1).ニューラルネットワーク
  (2).Pythonによる分析
  (3).複雑なモデル
  (4).質疑応答

キーワード Python データの可視化 機械学習 PCM NMF クラスタ分析 決定木分析 Scikit.learn ニューラルネットワーク
タグ AI・機械学習データ分析ITサービスOS・言語
受講料 一般 (1名):54,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):48,600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 小田急第一生命ビル(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
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