～ 分析課題の見つけ方、データ活用につながる仮説の出し方、機械学習の基礎、予測モデル構築 ～
・データ分析・ＡＩを実務で扱っていく中で必要となる「思考」と「技術」を修得するための講座
・ＡＩデータ分析に必要な企画立案・技術領域のポイントを修得し、ＡＩデータ分析プロジェクトを成功させよう！
・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。
ＡＩデータ分析とデータサイエンス・予測モデル構築への応用 ～演習付～ ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
データ分析・ＡＩとなんとなく、仕事の中で聞くことが多くなった言葉かと思います。また、仕事の中でも社内でのプロジェクトが立ち上げり、推進している部署なども立ち上がりより身近に感じているかと考えています。
そんな中、データ分析・ＡＩは、「何やら難しそうだ」「数学ができないと難しい」などのイメージを持たれやすい分野でもありますし、なかなか成果に繋がらないと思われている声も耳にします。
今回の講座では、データ分析・ＡＩをビジネス・業務で扱っていく中でプロジェクトを成功させるために大切な「思考」と「技術」についてそれぞれお伝えいたします。
例えば、機械学習を実務で活用しようとすると、「なぜその結果になったのか？」「もう少し精度を上げるにはどうしたら良いか？」などの問題に直面します。その際に、機械学習を理解した上で、どのように答えるのかなど「思考」と「技術」の両方の側面が求められます。
「思考」と「技術」をもとにビジネスケースを考えながらデータ分析・ＡＩプロジェクトの全体像をつかんでいただける講座内容となっております。
セミナー詳細
| 開催日時 |
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|---|---|
| 開催場所 | オンラインセミナー |
| 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 |
・データ分析及び機械学習に興味のある方、初学者の方 ・データ分析等のデータサイエンス業務担当マネージャー、スタッフの方 ・データサイエンス／アナリステック業務効率化に興味、関心のある企業・各部門の方 ・情報システム部門、 データ解析部門、企画部門の方 ・サービスプロバイダー／クラウド／ＩＴベンダー等関連企業の技術者の方 |
| 予備知識 |
・高校卒業程度の数学の知識を有する事 ・実務で２～３年程度のエクセル利用経験を有する事 （Ｅｘｃｅｌでピポットテーブルを使って集計できるレベルが望ましい） |
| 修得知識 |
・データサイエンスの全体像を理解する ・ＡＩデータ分析プロジェクトを成功させるために、必要な企画立案・技術領域のポイントを理解する ・ＡＩ分析プロジェクトの勘所を体験しながら理解する |
| プログラム |
１． データ分析の全体像 ２． 分析課題の見つけ方 ３． 統計学の基本 ４． 機械学習の基礎 ５．予測モデル構築への応用 （総合演習） |
| キーワード | データ分析 カスタマージャーニー ＫＰＩツリー バイアス 相関と因果 機械学習 回帰分析 決定木 ランダムフォレスト ＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ 予測モデル構築 モデル評価 |
| タグ | 統計・データ解析、AI・機械学習、ITサービス |
| 受講料 |
一般 (1名)：49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名)：44,000円(税込) |
| 会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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