初心者向けセミナーです 統計学・機械学習の考え方とデータ活用

データ活用を推進する際に必要な知識や
気をつけるべきポイントについて事例を交えて詳解!

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    セミナー趣旨

    企業におけるデータ活用の重要性が社会的に認知されることで、各企業は自社の保有するデータをどのように活用して事業を推進するか検討することが企業戦略として重要になりつつあります。
    データ活用を企業内で推進するにあたって、担当者が自分で業務を行うため、または委託する際に専門業者と協力してプロジェクトを進めるために必要な知識や気をつけるべきポイントについて、事例を交えて説明します。

    受講対象・レベル

    ・データ分析、機械学習、人工知能などのデータ活用の自社事業への導入を検討している企業の経営者
    ・データ活用プロジェクトを統括する管理職
    ・データ活用プロジェクトでデータサイエンティストと協力するマネージャー職
    ・データ活用プロジェクトで実務を担当するデータサイエンティスト

    習得できる知識

    ・企業におけるデータ活用の位置付け
    ・データ活用プロジェクトを管理運用するための基本的な知識
    ・統計学・機械学習の考え方・手法

    セミナープログラム

    1.データ活用の基本的プロセス
     1-1.データ活用の考え方
     1-2.統計学・機械学習とは
     1-3.企業におけるデータ活用の進め方
     1-4.データ活用のチーム構成

    2.統計学・機械学習
     2-1.身近な統計学・機械学習
     2-2.統計学とは
     2-3.機械学習とは
     2-4.統計学・機械学習の課題設定

    3.データ活用とデータ
     3-1.データの種類
     3-2.近年のデータ活用

    4.アドホック分析
     4-1.基本的な可視化
     4-2.様々な分析手法
     4-3.ツール

    5.機械学習とシステム
     5-1.機械学習システムとは
     5-2.機械学習システムの運用設計

    【質疑応答・名刺交換】

    セミナー講師

    (株)コネクトデータ 代表取締役 安部 晃生 氏
    《専門》 
     データ活用
    《略歴など》
    国立成育医療研究センター研究員(2013-2014)
    ウルシステムズ株式会社(2014-2015)
    DATUM STUDIO株式会社 CTO、情報システム部部長(2015-2018)
    株式会社コネクトデータ 代表取締役(2018-)
    情報処理学会 ビッグデータ解析のビジネス実務利活用研究グループ 運営委員(2018-)
    <著書等>
    『パーフェクトR』(技術評論社)
    『データサイエンティストとマーケが喜ぶデータ基盤の作り方』(ZDNet)
    『ゼロからのディープラーニング最速入門【TensorFlow編】』(Deep Insider)
    『Software Design 2018年9月号』(技術評論社)

    セミナー受講料

    55,000円(税込、昼食・資料付)
    ■ セミナー主催者からの会員登録をしていただいた場合、1名で申込の場合49,500円、
      2名同時申込の場合計55,000円(2人目無料:1名あたり27,500円)で受講できます。
      備考欄に「会員登録希望」と希望の案内方法【メールまたは郵送】を記入ください。
    (セミナーのお申し込みと同時に会員登録をさせていただきますので、
       今回の受講料から会員価格を適用いたします。)
    ※ 2019年10月1日以降に開催されるセミナーの受講料は、お申込みいただく時期に関わらず
      消費税が10%になります。
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    受講料

    55,000円(税込)/人

    ※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


    10:30

    受講料

    55,000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

    開催場所

    東京都

    MAP

    【江東区】江東区産業会館

    【地下鉄】東陽町駅

    主催者

    キーワード

    情報マネジメント一般   SQC一般   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


    10:30

    受講料

    55,000円(税込)/人

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    キーワード

    情報マネジメント一般   SQC一般   機械学習・ディープラーニング

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