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 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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