データサイエンス入門（基礎知識マスター）

データサイエンス入門者に最適な研修です。

これだけは知っておきたいデータサイエンスの基本事項を解説。

講師

東洋大学 経済学部経済学科　教授 （大学院経済学研究科経済学専攻 併任）
工学博士　鈴木 孝弘 先生

■ 主経歴
1984年　東京工業大学大学院化学環境工学専攻博士課程修了（工学博士）
1984年　静岡県庁生活環境部 主事
1986年　山形大学工学部情報工学科 助手
1989年　東京工業大学工学部化学工学科 助手
1994年　東京工業大学資源化学研究所（大学院化学環境工学専攻併任）助教授
2002年　東洋大学経済学部経済学科 教授 現在に至る

■ 専門・得意分野
データサイエンス（ニューラルネットワークやサポートベクターマシンの
経済、化学、薬学などの問題への適用）、環境科学、環境経済など

■ 本テーマ関連の学会・協会・団体等
情報知識学会、人工知能学会など

受講料

1名46,440円(税込（消費税8％）、資料・昼食付)
＊1社2名以上同時申込の場合 、1名につき35,640円
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナーポイント

■ セミナーポイント
　近年、ビジネス誌の特集に「データ分析」「統計学」「人工知能（AI）」といった言葉をよく目にするようになりました。
　第4次産業革命を迎え、あらゆるモノをインターネットに接続し、膨大なデータを収拾・分析するIoT社会において、ひたすらに増え続けるデータ（ビッグデータ）を有効かつ効率的に処理し、ビジネス・研究に生かすための「データサイエンス」は文系・理系問わず、もはや現代の必修科目です。
　本セミナーでは、この「データサイエンス」について、これだけは知っておきたい基本事項を解説します。データの使い方の基礎から、いま人工知能で話題となっているディープラーニングまで、データサイエンスの書籍などにありがち複雑な数式による説明は最小限に、その基本的な考え方と手法の原理をマスターすることを目的とします。

■ 受講後、習得できること
・データサイエンスの概要について知ることができる。
・数式やプログラミングによる説明では、ほとんど分からなかったデータサイエンスの手法を
　理解できる。
・データ分析部署、システム開発会社の新入社員の方々の入門知識として役立つ。
・実務や研究開発などにデータサイエンスを生かすため、何から始めるべきか分かるようになる。
・サポートベクターマシンやニューラルネットワークなどの手法をすぐに適用できるようになる。

セミナー内容

＊『これだけは知っておきたい　データサイエンスの基本がわかる本』、オーム社（2018）をテキストにセミナーを進めます。尚、本書は、当日会場で無償配布しますので、事前に用意する必要はありません。

1.データサイエンスとは
　1.1　要素技術
　1.2　AIの時代

2.データと前処理
　2.1　ビッグデータ・データベース
　2.2　基本統計量・ベイズ統計
　2.3　データの標準化

3.モデル化と最適化
　3.1　実験計画法
　3.2　シンプレックス最適化法
　3.3　グリッドサーチ

4.パターン認識・多変量改正
　4.1　パターン認識とは
　4.2　多変量解析とは
　4.3　重回帰分析とPLS回帰分析
　4.4　クロスバリデーションとは

5.サポートベクターマシン（SVM）
　5.1　カーネル法
　5.2　SVMの応用例

6.ニューラルネットワーク・ディープラーニング
　6.1　ニューラルネットワークとは
　6.2　ニューラルネットワークの構造と学習
　6.3　ディープラーニング
　6.4　ディープラーニングの活用分野・展望

7.まとめ

（質疑応答）