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機械学習による問題解決実践 ~データサイエンティスト入門研修~

期間  2日間 時間  9:00~18:00
価格(税込)  220,000円(税込) 主催  株式会社ブレインパッド
コース種別  集合研修  
形式  講義+実機演習 コースコード  DBC0096R
日程 会場 空席状況 実施状況 選択

2022年9月12日(月) ~ 2022年9月13日(火)

Brainpad(オンライン)

  お申し込み後確認

※「キャンセル待ち」でお申し込みの方には、別途メールにてご連絡いたします。
※「実施確定」表示のない日程は、お申し込み状況により開催中止になる場合がございます。
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ワンポイントアドバイス

株式会社ブレインパッドが提供する当講座は、データサイエンティストに必要なコアとなるスキルのベースを効率よく学べる研修プログラム体系になっています。


人材開発支援助成金を申請予定の場合、担当営業もしくはWebにご相談ください。

重要なご連絡・ご確認事項

ご受講にあたっては以下の環境のご準備お願いいたします。(オンライン受講時)

・インターネット接続環境
・Windows、またはMacOSがインストールされたPC
  ※Windows 8.1、Windows 10、Mac OS X (10.13以降を推奨)
  ※エクセル、パワーポイント(Microsoft Office 2013以降)がインストールされていること
・ウェブカメラ、スピーカー(またはイアホン)、マイク
  ※スピーカー(またはイヤホン)、マイクの代わりに、ヘッドセットをご使用いただくと、より快適に受講いただけます。
・お手元のPCに、Pythonのインストールが必要です。ブレインパッド社からの案内に従いご準備お願いいたします。
・ZOOM・BOXの使用方法は、別途ご連絡いたします。
・テキストはPDFデータでの提供となります。
  ※快適に受講いただくために、サブモニターやタブレットを用意していただくか、事前に印刷していただくことをお勧めいたします。

社用PCで参加予定の方は、貴社のセキュリティ上、Zoom・BOX・Pythonを使用できるか事前にご確認の上、お申込みください。
◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら

対象者情報

対象者
・業務で機械学習が必要になった方
・機械学習を用いたプロジェクトに関わることになったマネジメント層の方
・機械学習の基礎的な考え方を身に付けたい方
・機械学習によるビジネス上の問題解決の一連のプロセスを体験したい方
・機械学習を使った分析結果を業務改善に生かす方法を知りたい方
・Pythonを使った機械学習の分析方法を習得したい方
前提条件
□高校数学程度の知識がない場合でもご受講いただける内容となっております。
□PythonまたはPython以外のプログラミング経験がある方。
□Zoomをご利用いただける方

学習内容の詳細

コース概要
本講座では、ビジネス課題の解決に機械学習をどのように用いてアプローチしていくかを、講義とケーススタディを通じて学んでいきます。

ログデータ、センサーデータ、ソーシャルデータなどに代表される大量データの分析を行うためには、機械学習の活用が非常に有効です。本講座では、SVM(サポートベクトルマシン)などの手法の修得を通じて、機械学習を実践する方法を身に付けることができます。総合演習では、受講生が自社の分析担当者になった想定で、特定の商品の購入者予測などのモデルを作成し、プレゼンテーションを実施します。

メリット:
・座学で理論を学ぶだけではなく、演習で実データを対象とした問題解決に取り組むため、機械学習をビジネスで活用するためのヒントや注意点、実装で役立つポイントをバランスよく習得できます。
・機械学習を頭で理解するだけではなく、一連の分析プロセスを演習形式で体験できるため、自身がスムーズに分析に取り掛かれるのはもちろんのこと、分析担当者に業務を依頼する際にも、円滑なコミュニケーションが期待できます。
学習目標
機械学習を用いて、大量データの分析を行い、データに基づく意思決定を実践できるようになること
学習内容
PART1:
【講義:120分】
・機械学習とは
 -機械学習の活用シーン
 -機械学習の種類
 -本研修で扱う機械学習(分類)
・サポートベクターマシン(SVM)
 -分類における機械学習の役割
 -分類に使われるアルゴリズムの例
 -SVMの境界の決め方
 -線形分離不可能な場合
 ーカーネル法による問題解決
 -特徴量と分類の正解率の関係
 -scikit-learnパッケージを用いた機械学習の概要

PART2:
【講義:120分】
・機械学習による分類モデル作成の流れ
 -機械学習の目的
 -分類に影響する問題:過学習
 -分類の良さ(汎化性能)を確認する方法:ホールドアウト検証
 -K-分割交差検証
 -チューニング
 -SVMのハイパーパラメータ
 -グリッドサーチ:ハイパーパラメータの最適な組合せの見つけ方
 -機械学習におけるモデル作成の流れ
 -対象の割合が偏るデータの分類

PART3:
【ミニ演習:240分】
・過去の購買履歴データを用いたユーザの属性推定モデルの作成を特徴量の選定から行い、予測精度の評価まで行う
 -設定
 -家計簿スマホアプリの概要
 -変数一覧
 -手順
 -雛形スクリプトの解説
 -参考:データ型の変換
・結果発表/講師評 

PART4:
【総合演習:480分】
・過去の購買履歴データを元に商品購入者の予測モデルを作成し施策提案を行う
 -分析設計
・ターゲットの選定
・特徴量の探索
 -中間発表
 -モデル構築と検証
・最終発表/講師評

実習/演習内容詳細

ソフトウェア
ハードウェア
Python(JupyterLab)、Microsoft Office(Excel、PowerPoint)

ご注意・ご連絡事項

株式会社ブレインパッド開催トレーニングコースのお申込みは成立後取り消すことができません。受講者を変更するか、日程変更をお願いします。
・振替可能な期間は初回申込みトレーニングコース開始日から1年以内とします。
・日程および受講者変更は、対象トレーニングコース開始日の4営業日前まで承ります。
・日程および受講者変更は1回限りとさせていただきます。