モノづくりにおける問題解決のためのデータサイエンスベーシックコース【基礎・活用編】【ライブ配信対応】

セミナー趣旨

● 1人1台パソコンを使用し、フリーソフト「R」を用いたビッグデータ解析演習を多数行います。
● ビッグデータの解析により、従来のSQC手法では解決できなかった慢性不良に対策がとれるようになります。

コースの構成

　本コースは【予備コース】（1日間） 【基礎編】（2日間） 【活用編】（2日間）の
3部構成です。以下の組合せで受講できます。

【基礎・活用編】このページのセミナー
【基礎編】 
【予備コース＋基礎編】
【予備コース＋基礎・活用編】
（※ 活用編のみ・予備コースのみ、予備コース＋活用編の参加はできません）

受講対象・レベル

・ モノづくりに携わる実務者で、ビッグデータを業務に活用したい方
・ 製造業に携わる技術者で、自社のビッグデータの活用方法にお悩みの方
・ データサイエンティストを目指している方で、解析スキルを身に付けたい方
・ 前提知識として、大学教養程度の行列の知識、多変量解析（重回帰分析、主成分分析等）
　 の概論程度の知識をお持ちの方

セミナープログラム

4日間コース（基礎編・活用編各2日間）

基礎編 第1日 9：30～18：00
■午前
今、なぜモノづくり企業でデータサイエンスが必要なのか？
・重回帰分析や仮説検定の破綻　・次元の呪い　・汎化能力　
・過学習を防ぐストッピングルール、他
 ■午後
ビッグデータ解析に用いるツールの理解
・Rの操作法　　・データの可視化方法（密度プロット、複雑ネットワーク）
ベイズ理論の修得（生成モデルアプローチ）、他

基礎編 第2日 9：30～18：00
■午前
宿題解説、ベイズ理論の修得（続き）
・MCMCソフト（OpenBUGS）を用いて、ディレクレ分布を使ったノンパラベイズまで学習
■午後
分類器・識別器
カーネルトリック（識別モデルアプローチ）
・１クラス・サポート・ベクター・マシン（排他識別）での工程異常検出
・カーネル主成分分析の鋭い識別能力を体験、他

活用編 第3日 9：30～18：00
■午前
データ解析の準備であるデータクリーニングを考える
・外れ値等の前処理、ブートストラップ補間（再標本化）による量子化誤差の補正方法
・多項ロジット回帰による分離原因の究明、他
■午後
正則化回帰（スパースモデリング・罰則付き回帰）
・チコノフの正則化（リッジ回帰）、 L1正則化回帰（ラスー回帰）、クロスバリデーション、他

活用編 第4日 9：30～18：00
■午前
総合演習
古典的グラフィカル・モデリング，およびglasso（グラフィカル・ラスー）、他
■午後
さらに詳しく学ぶには、工程の異常検知の事例、総合質疑

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（既に受付を締め切った回もあります。ご了承ください）

セミナー講師

吉野 睦 氏（(株)デンソー）他

セミナー受講料

121,000円（一般）／110,000円（会員）＊税抜き

　参加者の所属企業が日科技連賛助会員の場合は、その旨を申し込みフォームの備考欄に記入してください。不明の場合は「会員不明、調査希望」と記入していただければ、当方で調査します。
　またこれを機会に入会を検討したい場合は、「入会検討のため資料希望」と記入してください。案内資料を送付し、セミナー正式受け付け以前にご入会いただくと、会員価格でご参加いただけます。

受講について

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