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講義とワークショップで学ぶ!
R言語による一歩進んだデータ分析
データからモデルを構築する機械学習について、R言語を使って体験しながら学びます。
まず、データ分析の手順であるCRISP-DMを学びます。次に、具体的な機械学習手法として、1. 量的データの予測に使える線形回帰分析、2. 質的データの予測・分類に使える決定木、3. データをグループ化するクラスタリングを学びます。
実データを用いた実践的な演習を通じて、各分析手法でできること、分析結果の活用方法、各手法の限界などを学びます。
研修の目的
・Excelでは難しい一歩進んだ分析ができるようになります。
・代表的な機械学習手法を自業務のどのような場面で使えるのか、具体的なイメージを持つことができます。
受講メリット
・Excelよりももう少し高度な分析をしてみたい・・・、OSSのR言語を使えば簡単に実現できます。
・データの背後にある仕組みがわかる分析手法を体験してみましょう。
受講者満足度が高いIT技術者実践力ゼミ
過去に開催したアイテックのIT技術者実践力ゼミの受講者アンケートでは、どの項目も受講者から「大変満足」「満足」を合わせた75%以上の回答を得ています。(2015年受講者アンケート結果より)
8PDU取得
アイテックの本セミナーは、PDUの発行を米国PMI(R)によって許可されています。本セミナーを受講後、PMP(R)資格更新に必要である8(ストラテジック)PDUの受講証明書を発行します。
※PMPは、プロジェクトマネジメント協会(Project Management Institute, Inc)の商標登録です。
※PMBOKは、プロジェクトマネジメント協会(Project Management Institute, Inc)の商標登録です。
セミナー詳細
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セミナー名 |
これから始める機械学習 |
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日程 |
2020/11/13(金) |
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時間 |
9:30～18:30 |
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定員 |
16名 |
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場所 |
アイテック 会議室 都営浅草線「泉岳寺駅」(三田寄り)A3出口から徒歩1分 〒108-0074 東京都港区高輪2-18-10 高輪泉岳寺駅前ビル4階 |
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対象者 |
・機械学習に興味がある方 |
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カリキュラム |
■講義 1.機械学習概要 機械学習の手順、機械学習の分類 目的変数と説明変数 (演習)自業務における目的変数、説明変数を検討する 2.数値データの予測: 線形回帰分析 散布図、箱ひげ図の描画 線形回帰分析の実施手順、結果の見方 線形回帰分析時の注意点、ダミー変数 (実習)実データによる線形回帰分析の実施 (演習)線形回帰の自業務での活用方法検討 3.カテゴリデータの予測・分類: 決定木 クロス集計 決定木とは、決定木の実施手順 (実習)実データによる決定木の実施 (演習)決定木の自業務での活用方法検討 4.データのグループ化: クラスタリング クラスタリングとは、クラスタリングの実施方法 (実習)実データによるクラスタリングの実施 (演習)クラスタリングの自業務での活用方法検討 |
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担当講師 |
・通信会社研究所にて人工知能(機械学習)の研究に従事。 ・通信会社でSE、経営企画に従事。 ・独立後、人工知能、データ分析、IoT等の研修講師。 ・具体例が豊富な講義で難しいことをわかりやすく説明することを得意としお客様からも評価いただいている。 ■研修実績 ・人工知能体験 ・Excelによるデータ分析、Rを用いたデータ分析 ・IoT体験 など |
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▼ご案内、注意点など
・セミナー案内を、メールでお送りします。
・ご不明な点がございましたら、アイテックサービスデスクまでお問い合わせください。
・当セミナーは定員制となっております。お申込みのタイミングで、お断りをする場合がございます。
・所定の定員に満たない場合、中止となる場合がございます。
・セミナースケジュール、カリキュラムは変更になる場合がございます。
・セミナーを欠席された場合、授業の振り替え・延長はいたしません。予めご了承ください。
・PDUの証明書類は、セミナー後にご記入いただくアンケートとの交換となります。
途中参加や半日の参加など、指定の時間数のご受講がない場合は、原則、証明書類の発行ができかねますので予めご了承ください。
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