tag:peatix.com,2011:1 2021-11-15T10:30:11+09:00 Peatix SOLEIL DATA DOJO tag:peatix.com,2017:event-316436 2017-11-11T10:00:00JST 2017-11-11T10:00:00JST

データ分析教育講座・茶帯編。11月11日（土）スタート！【開催日時・場所・定員数・受講料】茶帯編は３日間（90分×12コマ)のプログラムです。●開催日時茶帯編：2017/11/11（土）、11/18（土）、11/25（土）・各日10:00～17:10（90分×12コマ）※欠席された日については、翌週に講義動画を配布しています。※講義中の疑問や不明点は、講義外の時間帯でもSlack（コミニュケーション用のツール）で講師またはTAがお答えしております。定　員 20名（最低催行人数10名）場　所：税理士荒巻政文事務所セミナールーム（阪神尼崎駅より徒歩３分）受講料一般の方：45､000円、学生の方（社会人学生除く。）：39,000円●対象者・Pythonのごく基本的なコーディングを理解されている方・Pandas、Numpy、Matplotlibなどのデータ分析ライブラリに触れたご経験のある方※白帯編を受講されていない方でもご受講可能です。※11月3日（金）に茶帯編受講準備のための受け身編を開催させていただきます。白帯編を受講されておらず、受講検討される方はぜひご参加ください。受け身編のお申込みはこちらより。　→　http://ukemi1103.peatix.com/view【本講座の目的】データ分析やプログラミングをビジネスの現場を知る、現場の人間が身につける！　データ分析やプログラミングの経験のない初学者が、統計学、機械学習、プログラミング、データの前処理からデータベース技術、仮説検証思考などデータを分析するための幅広い技術・ノウハウを習得し、これからの企業や日本、地域社会が直面する実際的課題に対応するための基礎力・応用力を身に着けることを目的とします。【こんな方にオススメ！】データ分析やプログラミングはほぼ初心者（未経験〜１年未満）の方データ分析や機械学習の基礎知識、ノウハウを習得したい方データ分析や機械学習をご自身のビジネスや実務に活用したい方ビジネスの現場が抱えている課題を知っている方【こんなことが学べます！】★茶帯編　～理論から実践へ！～●RapidMiner講座では、RapidMinerで実際のデータを用いたケーススタディを行います。●機械学習の基礎理論とPythonでの機械学習プログラミングの知識が身につきます。●機械学習に必要な数学の基礎、数式の見方を覚えます。【こんな点が特徴です！】手を動かすことを重視します。グループワークを重視します。手法ベースではなく、目的・課題ベースで考えます。現場課題への応用力を養います。プログラミングやデータ分析を、オンライン講座や書籍で独学で学ぼうとして挫折したご経験をお持ちの方、ご安心ください！講師やティーチングアシスタントの時間外の質問受付やフォローアップなども充実！データ分析・Pythonでのプログラミングの基本をしっかりと、腑に落ちるまで実践！困ったことや分からないところをすぐに聞ける講師、一緒に勉強する仲間と出会えます！【スケジュール】★茶帯編第１日目：11月11日（土）『RapidMinerを使った実際のデータ分析の流れを実践する』10:00〜11:30　RapidMinerの使い方５：RapidMinerを使ったデータの前処理 11:40〜13:10　RapidMinerの使い方６：アソシエーションルールとクラスタリング14:00〜15:30　RapidMinerを実データで使ってみる１：RapidMiner１～６の内容を実データで実施 15:40〜17:10　 RapidMinerを実データで使ってみる２：RapidMiner１～６の内容を実データで実施 第２日目：11月18日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する１』10:00〜11:30　機械学習の文献を読む際に最低限覚えておきたい数学11:40〜13:10　回帰問題を解く：線形回帰、重回帰、RANSAC、リッジ回帰など14:00〜15:30　時系列問題を解く１：移動平均、指数平滑法、欠測値の補間 15:40〜17:10　時系列問題を解く２：時系列解析(ARIMA, ARMA, AR) 第３日目：11月25日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する２』10:00〜11:30　分類問題を解く：k-means、AIC、BIC11:40〜13:10　識別問題を解く１：K近傍法、交差検証、標準化、正規化など14:00〜15:30　識別問題を解く２：決定木、アンサンブル学習、ランダムフォレスト15:40〜17:10　データ分析プロジェクトをレビューする：架空のデータ分析プロジェクト提案書のレビューを通じ、提案時の留意点を意識する【ご参加にあたってのお願い】ノートPCを各自ご持参ください。PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。Python：Anaconda3の最新版を事前インストールしてください。推奨メモリは、8GB以上。RapidMiner：RapidMiner 7.xの事前インストールをお願いします。→　http://www.rapidminer.jp/download【その他】　ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。　公式HP：http://www.soleildatadojo.com　Facebookページ：https://www.facebook.com/soleildatadojo/【講師紹介】小縣　信也（おがた　しんや）小縣解析事務所　代表1982年生まれ。兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所、IoTベンチャーに勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所　優秀技術者賞受賞。北島 聡（きたじま さとし）　株式会社KSKアナリティクス データサイエンス本部 本部長1975年生まれ。兵庫県出身。関西学院大学大学院経営戦略研究科修了、MBA。株式会社帝国データバンクでビッグデータ分析のプロジェクトリーダーを務めたのち現職。オープンソースを活用した「ビジネス価値」を生むデータ分析を提案し、特にビジネス課題の洗い出しと、アジャイルに分析することを得意としている。米国シリコンバレーで起業経験がある他、RapidMiner認定アナリスト、EMC認定データサイエンティスト、スクラムマスター、統計士などの資格を持つ。【キャンセルポリシー】　受講料入金後の受講キャンセルの場合の受講料の取り扱いは下記の通りとなります（振込料はお客様負担）。　・講座開設日の１４日前までの場合…受講料の全額返金　・講座開設日の７日前までの場合…受講料の半額返金　・講座開設日の６日前以降の場合…受講料は返金いたしません。※なお、受講申込後、講座開設日の７日前までに振込みが確認できなかった場合、受講のお申込みをキャンセルされたものとみなします。