Pythonによるデータサイエンスの基礎と実践 ~1人1台PC実習付~

~ Pythonを用いた分類分析、クラスタリング、回帰分析、異常検知技術とプログラミング ~

・データ分析に必要となるPythonを用いた分類分析・クラスタリング・異常検知・回帰分析手法を学び、実務に応用するための講座
・機械学習を用いた高度なパターン認識技術を修得し、実業務でのデータ分析へ応用しよう!

 
*PCは弊社でご用意いたします
*サンプルプログラムを提供しますので、USBをご持参ください

講師の言葉

 Pythonを用いたデータサイエンスの基礎について学べる講座です。まずPythonのための基本的なライブラリである、pandasとnumpyについて簡単に学びます。その後、Pythonの機械学習ライブラリであるScikit-learnを用いたデータサイエンスの基礎について学びます。今回の講座では、特に分類分析、クラスタリング、回帰分析、異常検知の基礎知識の学習およびScikit-learnを用いた簡単なプログラミングまでを行います。
 今回の講座では、サンプルとなるPythonプログラムを提供するため、専門的なプログラミングの知識を必要としません。
 講座を通じて、Pythonを用いたデータの読み込み、前処理、パターン認識までの基本的な処理について学ぶことができます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年01月22日(水) 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プログラミングによるパターン認識、機械学習に興味があり、活用したい方
・Pythonプログラミングによる分類分析、クラスタリング、回帰分析、異常検知に興味があり、活用したい方
・データ分析、システム、ソフトほか関連企業の方
予備知識 ・何らかのプログラミング言語に関する基礎知識
修得知識 ・分類分析、クラスタリング、回帰分析、異常検知の基礎知識
・Pythonを用いたパターン認識処理技術
プログラム

1.パターン認識技術の基礎
  (1).パターン認識処理の概要
  (2).データの前処理
  (3).次元削減
  (4).Pythonを用いたデータの読み込み、前処理、次元削減の実習

2.分類分析とその実践
  (1).距離計算と近傍探索
  (2).判別分析: SVM(サポートベクターマシン)、決定木、ランダムフォレスト
  (3).Pythonを用いた分類分析の実習

3.クラスタリングとその実践
  (1).分割型クラスタリング
  (2).密度ベースクラスタリング
  (3).階層的クラスタリング
  (4).Pythonを用いたクラスタ分析の実習

4.異常検知とその実践
  (1).異常検知の基本
  (2).静的データの異常検知
  (3).Pythonを用いた異常検知の実習

5.回帰分析とその実践
  (1).線形回帰
  (2).ランダムフォレスト回帰
  (3).Pythonを用いた回帰分析の実習

キーワード データサイエンス パターン認識 次元削減 判別分析 SVM 決定木 ランダムフォレスト クラスタリング 異常検知 回帰分析
タグ 統計・データ解析AI・機械学習ソフト管理ソフト教育データ解析統計・データデータ分析ITサービス
受講料 一般 (1名):55,000円(税込)
同時複数申込の場合(1名):49,500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
- 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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