～ モジュールの使い方とデータの可視化、行列データの扱いと集計分析、Scikit-learnによる機械学習 ～
データ分析と機械学習のPythonによる分析法を修得できる特別講座
大規模なデータを扱えるPythonを効果的に活用し、データ分析の実務に活かすための特別セミナー！
・ＷＥＢ会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
Pythonによるデータ分析の基礎と機械学習への応用 ＜オンラインセミナー＞
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説明します。また。デモを交えながら、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 |
|
|---|---|
| 開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
| カテゴリー | オンラインセミナー、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。ディープラーニング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によって基本的な分析が自らできるようになる |
| プログラム |
１．Pythonによるデータ入力および統計値の算出 （１）．Jupyterの使い方 （２）．演算、関数の使い方 （３）．よく使う文法
２． モジュールの使い方とデータの可視化 （１）．様々なモジュールのインポート方法 （２）．ｐａｎｄａｓとｎｕｍｐｙ （３）．グラフ作成 （４）．ｐａｎｄａｓの利用と行列集計
３．多変量データと多変量解析 （１）．ＤａｔａＦｒａｍｅの作成・操作と集計分析 （２）．Pandasによるデータ分析 （３）．Pythonによる分析
４．Scikit.learnによる機械学習（１） （１）．Scikit.learnとは （２）．回帰分析と重回帰分析 （３）．次元の縮約：主成分分析の考え方 （４）．Pythonによる分析
５．Scikit.learnによる機械学習（２） （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（３） （１）．ニューラルネットワーク （２）．Pythonによる分析 （３）．ディープラーニングへ （４）．質疑応答 |
| キーワード | Python パッケージ 可視化 多変量データ 多変量解析 機械学習 回帰分析 主成分分析 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 | 統計・データ解析、分析、AI・機械学習、ソフト管理、データ解析 |
| 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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