【中止】<真のDXを目指す/眠っているデータを活用する>ビジネスの現場から進める機械学習を用いたデータ分析【Rによる実習付き】

47,300 円(税込)

※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、コンビニ払い

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開催日 10:30 ~ 16:30 
締めきりました
主催者 株式会社 情報機構
キーワード 機械学習・ディープラーニング   情報技術   回帰分析
開催エリア 全国
開催場所 お好きな場所で受講が可能

収集しただけで眠っている、うまく活用出来ていないデータはありませんか?

データ解析の基本から、回帰分析、決定木、クラスタリングといった高度な分析まで解説!

データはあるが何からして良いかわからない方、機械学習周りに関心がある方にオススメです。DX推進、データ活用の第一歩に!

セミナー講師

 緒方 真一 先生   株式会社ビジネス工房 代表取締役

セミナー受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。

    ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

セミナー趣旨

  コロナ禍で、DX(デジタル変革)が当たり前の用語として使われるようになりましたが、単なる「デジタル化」の意味で使われることも多いようです。しかし、デジタル化はDXの最初の一歩に過ぎず、真のDXを目指すには、企業の内外に眠っているデータも含めて、データを有効活用し業務の効率化や最適化を行い、競争力のレベルに高めていくことが必要です。DXの推進では、現場におけるデータ活用力が鍵となります。本講座では、ビジネス上の様々な側面でのデータ解析の基本原則から、高度な機械学習の手法(回帰分析、決定木、クラスタリング等)までを、その用途を含めて解説します。また、単なる知識に終わらないよう、オープンソースのソフトウェアである「R」を使った実習を取り入れます。

受講対象・レベル

・データはあるが、何から手を付けて良いかがわからない方
・統計学は何となく理解しているが、ビジネスにどう活用すればよいかわからない方
・機械学習やAIに興味があり、そのための関連知識を習得したい方

習得できる知識

・データ分析の考え方、基本的な手順、およびコツの理解
・高度な分析手法の種類、手法名、利用方法等に関する基礎的な理解
・代表的な分析手法(回帰分析、決定木等)での分析結果の評価方法の理解
・Rを利用したデータ分析が可能になること

セミナープログラム

1.ビジネスとデータ分析
 1-1.分析の目的・課題(顧客の分析、顧客の理解、販売促進策や戦略の効果の評価、売上高予測、等)
 1-2.ビジネス上のデータの種類の整理(実験データ、サマリデータ、ログデータ)
 1-3.データの種類とデータ分析でできること
2.データ分析の基本的な手順・考え方
 2-1.データ分析の基本的考え方:4つのポイント
 2-2.データ分析の基本手順(データの理解~モデリングまで)
 2-3.データの前処理の内容
 2-4.特徴量エンジニアリングとは
3.分析・演習の準備
 3-1.R、及びRStudioのインストール
 3-2.Rの操作概要
 3-3.Excelについての補足
4.Rによる実践データ分析
 4-1.データの視覚化(ヒストグラム、箱ひげ図、散布図等)
 4-2.各種統計量(平均値、標準偏差等)の算定
 4-3.変数間の関係(相関とは)
 4-4.各統計量の意味合い
5.Rによる機械学習(手法と適用上の留意事項、結果の評価法)
 5-1.回帰分析
 5-2.ロジスティック回帰
 5-3.k近傍法
 5-4.決定木
 5-5.バスケット分析
 5-6.時系列分析、等
6.次のステップに向けて
 6-1.その他の分析手法と利用法
 6-2.Rの各種パッケージの紹介
<終了後、質疑応答>

*プログラムは変更の可能性があります。
*Rを用いた実習についての詳細(事前に必要なスキル・環境等)につきましては、後日追記させて頂く予定です。

■講演中のキーワード
   統計解析、機械学習、モデリング、R、回帰分析、ロジスティック回帰、k近傍法、決定木、バスケット分析