～ データ理解と予測のための前処理 、特徴量設計による予測性能の向上、予測結果の解釈と研究開発への活用ポイント ～
・研究開発の場面に即した予測モデルの構築と活用のポイントを修得し、意思決定や実務判断に活かすための講座
・研究開発データの特性を踏まえた特徴量設計、モデル構築、結果の解釈法を修得し、予測性能を向上させて、研究開発実務へ応用しよう！
・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。
研究開発のためのデータ分析と予測モデル活用の基礎と実践：Pythonによる実装とＲ＆Ｄ意思決定への活かし方 ＜オンラインセミナー＞
講師の言葉
ビッグデータやデータサイエンス、ＤＸの進展により、企業活動におけるデータ活用は一部の専門部署に限られたものではなく、研究開発の現場においても、技術的判断や次のアクションを支える基盤として位置づけられるようになっています。
本講座では、研究開発の視点から、データをどのように理解し、分析し、予測モデルとして活用するかについて解説します。新しい技術や手法を単に導入するのではなく、研究開発データの特性を踏まえた特徴量設計、モデル構築、結果の解釈を通じて、実務上の判断につなげるかを重視します。
また、データサイエンス分野で広く用いられているPythonによるデータ分析の基本的な考え方を概観し、研究開発の場面に即した予測モデルの構築と活用のポイントについて紹介します。
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、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
| 受講対象者 |
・研究開発に携わる方でデータ分析を行う方 ・Pythonで主に機械学習を中心としたデータ分析を行いたい方（業種や職種は問いません） |
| 予備知識 |
・大学の初等数学程度の知識 ・短いプログラムは読める程度の知識 ・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 |
・研究開発プロセスの各段階におけるデータサイエンス知識を俯瞰的に修得する ・機械学習を中心としたデータ分析の方法論について理解し、Pythonによって自らが基本的な分析ができるようになる |
| プログラム |
１．研究開発における予測とデータ分析の全体像 ２．データ理解と予測のための前処理 ３．特徴量設計による予測性能の向上 ４．予測モデルの構築と評価 ５．教師なし学習による予測前のデータ理解 ６．予測結果の解釈と研究開発への活用 |
| キーワード |
予測 データ分析 予測モデル構築 欠損値 外れ値 前処理 特徴量設計 教師あり学習 予測モデル 予測精度 過学習 教師なし学習 主成分分析 クラスタリング |
| タグ | 統計・データ解析、研究開発、データ分析 |
| 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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