Pythonによるデータ分析の実践ポイントと予測モデル作成への応用 <オンラインセミナー>

~ データ分析の基礎とプロセス、Pythonによる可視化・分析プログラミング、Pythonを使ったモデル作成手法 ~

・データ分析のプロセスとPythonによる分析手法を修得し、実務でデータを実践的に活用するための講座
・Pythonと実データを用いて、データの特徴把握、品質検査、モデル作成までのプロセスを実践的に修得し、データを使った業務に役立てよう!

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・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。

講師の言葉

 ビジネスの現場では経験や勘ではなく、データに基づいた判断が求められることがあります。このような状況に置かれたとき、データをどのように分析して業務に役立てたらよいか、その手順と方法を知っていれば困ることはないでしょう。近年は、機械学習を含めデータ分析用のツールやサービスが多く提供されていますが、それらツールを利用するためのデータの準備に関しては、まだ人の作業に頼る部分が多いのが実状です。
 本講座では、最初にデータ分析の全体の流れを説明します。次に、Pythonと実データを用いてデータの特徴把握、品質検査、クリーニングといったデータの準備に関する手法を紹介します。そして最後に、準備したデータを用いて予測モデルの作成を行います。データ分析のプロセスとPythonによる分析手法を知ることで、実務でデータを活用するための基礎を学ぶことができます。

セミナー詳細

開催日時
  • 2024年04月05日(金) 10:30 ~ 17:30
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 ・データ分析に必要な基礎知識を習得したい方
・プログラミング経験はあるが、Pythonを使ったことのない方
予備知識 ・統計の基礎知識があると理解しやすい
修得知識 ・データ分析のプロセスと実践のポイント
・Pythonによる可視化・分析プログラミングの基礎
プログラム

1.データ分析の概要
  (1).データ分析の目的
   ・データ活用の事例:在庫管理
  (2).データ活用サイクル
    a.データ分析と活用の枠組み
    b.データを活用したビジネスプロセス
  (3).データ分析に必要な要素

2.データ分析のプロセス
  (1).ビジネス理解
    ・想定ビジネスシナリオ
  (2).データ理解
    a.データの収集
    b.情報の整理
  (3).データ準備
    a.データの選択
    b.データのクリーニング
    c.データの構築
    d.データの統合
    e.データのフォーマット変換
  (4).モデル作成
    ・モデル作成のアルゴリズム
  (5).評価
    ・目標を満たせない場合と満たしている場合
  (6).展開
    ・既存のシステムで数値予測を活用する
    ・分類や判断を行うシステムを構築する
    ・運用の最適化を図る仕組みを導入する

3.Pythonの基礎
  (1).Pythonの概要
  (2).Pythonの基礎
    a.基本事項
    b.データと演算
    c.条件分岐と繰り返し
  (3).可視化・分析プログラミング
    a.Matplotlibを使ったグラフ作成
    b.Pandasを使ったデータ処理
    ・DataFrameの参照
    ・インデックス名とカラム名
    ・データの抽出
    ・条件を指定したデータ抽出

4.Pythonによるデータ分析の実践 ~予測モデルの作成~
  (1). 分析環境
    a.環境の準備
    b.Google Colabの使い方
  (2).データ理解の手法
    a.初期データの収集
    b.データ項目の整理
    c.データの特徴把握
    d.グラフによる可視化
    e.データの品質検査
    f.データの検討と次ステップの準備
  (3).データ準備の手法
    a.データの選択
    b.クリーニング
    c.データの構築
    d.データの統合
    e.フォーマット変換
    d.次ステップの準備
  (4).モデル作成の手法とポイント
    a.機械学習ライブラリの概要
    ・代表的なライブラリ
    ・サポートベクトルマシン
    ・ハードマージンSVM
    ・ソフトマージンSVM
    ・カーネルトリックSVM
    b.scikit-learnを使った回帰分析
    ・SVMによる回帰モデルの作成例
    ・データの準備
    ・訓練データとテストデータの分割
    ・学習の実行
    ・モデルの評価
    ・予測精度の向上

キーワード データ分析 Python Matplotlib Pandas 可視化・分析 機械学習 scikit-learn モデル作成 SVM 回帰分析

タグ 統計・データ解析ITサービスOS・言語
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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