初心者向けセミナーです ビッグデータ時代のデータリテラシー1日コース【ライブ配信】

【2月・ライブ配信】

機械学習活用の推進に必要な
データの観察眼を習得できます!

機械学習の急速な発展は、モノづくりの分野にも多大な影響を及ぼしています。機械学習の能力が高まるにつれて解析結果への依存が高まり、その結果として技術者がデータを固有技術的な視点で吟味する機会が減っています。またデータ構造(「系」から「個」へという観測視点の変化)も始まっており、求められる認知能力も変わっています。モノづくりに関わる技術者は、ビッグデータ時代のデータリテラシー(読み書き能力:目の前のデータを読み取り、次の分析アクションにつなげていく能力)の習得が必要不可欠です。
当コースでは、これからの技術者に必要とされるデータリテラシーの基本を習得いただけます。

日時

2021年2月26日 9:30~18:00 【1日間コース】
【日程が変更になりました】

※ 同じ内容で開催日が異なるセミナーがあります。
(このページのいちばん下でご案内しています)

セミナー趣旨

● ビッグデータ時代に必要とされるデータリテラシーについて平易に解説します。
● AIのフレーム問題、データ構造の変化(個を測って系を知る)、特徴量などについて扱います。
● 1人1台パソコンを使用し、フリーソフト「R」を用いた演習を行います。

受講対象・レベル

・ AI(人工知能)、機械学習、IoT推進に携わる技術者で、データの解析につなげる準備の基本を学びたい方
・ データの解析につなげる準備の基本についてこれから学ぶ初心者の方
・ データの解析につなげる準備に携わる実務者で、従来のデータリテラシーとの違いを学びたい方
・ 社内でデータの解析方針を立案する実務者の方

セミナープログラム

1日コース

第1日 9:30〜18:00
■午前
データリテラシー概論(本講の背景)
 データリテラシー復活
 系の代表値を考える
 フレーム問題・誤認識
■午後
データ可視化と理解(Understanding)
 分布と外れ値、変数間の関連性
解析方針とデータ準備(Preparation)
  尺度変換、技術視点に沿ったデータ変換

同じ内容のセミナー(2020年度)


第1回 2020年5月27日  開催地:東京
第2回 2021年2月26日  開催地:東京【このページのセミナー】
(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)

セミナー受講料

32,000 円(一般)/ 27,000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

本セミナーは「ライブ配信セミナー」です。下記の通信環境をご確認の上、ご参加ください。

■本セミナーでは、ビデオ会議(遠隔会議)システム「Zoomミーティング(以下Zoom)」を使用します。
■申込前に、事前に以下の視聴テストサイトで、映像・音声が再生されるかを確認してください。
https://zoom.us/test
※セミナー当日に視聴できないとのお問い合わせを頂戴した場合、対応できない場合がございます。

■本セミナーは、1IDにつき1名様の受講をお願いしております。複数人での受講はできません。
■本セミナーでは、講義資料を事前に参加者に送付いたします。お申し込みの際、「参加者情報入力画面」において、送付先は「勤務先」か「自宅」か、また、ご参加者様の〒、住所、E-mailアドレスは、必ずご入力ください。
■ライブ配信へのお申込みは、開催日の4営業日前までにお願いします。


※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


9:30

受講料

35,200円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込(主催者側から請求書を送付します)

開催場所

全国

主催者

キーワード

データマイニング/ビッグデータ   AI(人工知能)   機械学習・ディープラーニング

※セミナーに申し込むにはものづくりドットコム会員登録が必要です

開催日時


9:30

受講料

35,200円(税込)/人

※本文中に提示された主催者の割引は申込後に適用されます

※銀行振込(主催者側から請求書を送付します)

開催場所

全国

主催者

キーワード

データマイニング/ビッグデータ   AI(人工知能)   機械学習・ディープラーニング

関連記事

もっと見る