OVERVIEW
講座概要
DX/AI人材育成プログラム
-DS4Me- データサイエンティスト育成講座とは
本講座では、Pythonの基礎から、各種ライブラリの使い方を習得した後に、統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析などのデータ分析に関する一通りの技術を身につけ、データサイエンティストとして各種の実問題を解決できるようになることを目指します。日常業務で扱う多種多様なデータを効率的に処理する方法や機械学習による業務効率化・課題解決を行うための技術を、データ分析PJTの実際のワークフローに沿って体系的に習得します。
研修のゴール
データアナリスト、データサイエンティスト
・日常の業務で扱うデータを統計的解析や機械学習等を活用して分析できる
・データの加工、可視化を行いデータから特徴を発見できる
・機械学習による予測、特徴量エンジニアリングを通して予測精度を向上できる
実務での活用事例
Excel等で手動で行っていた作業の自動化・簡略化、顧客アンケートの分析、マーケティングデータの分析、既存データからの将来予測(退職予測・購買予測・価格予測等)
主に扱うトピック
Pythonの基礎と応用、各種ライブラリの使い方(NumPy, pandas,matplotlib,scikit-learn等)、記述統計と推論統計、教師あり/なしAI学習、モデルの評価方法、アンサンブル学習、特徴量エンジニアリング
CORSE INFORMATION
講座情報
こんな方におすすめ
・データ分析スタッフ、データ分析エンジニア、データサイエンティスト、コンサルタント等
・職種問わず業務にデータ分析を活用していきたい方
・既存のデータ分析業務に満足してない方
・データ分析の意義、ステップを理解したい方
受講前に必要なスキル
プログラミング ★★☆☆☆
いずれかの言語でのコーディング経験があると良い
数学 ★★★☆☆
高校レベルの確率 / 統計 / 微積分の基礎知識
当日ご用意いただくもの
インターネット環境に接続可能なPCとWebブラウザ(google chrome 最新版を推奨)
事前の環境構築は不要です。Webブラウザで利用可能な独自開発の学習システム「iLect System」を提供しております。
CURRICULUM
カリキュラム
※講座内容のカスタマイズ可能
DAY
Python 基礎・応用
01
扱うモデル/テクニック：
Python
DAY
各種Pythonライブラリの使い方
02
扱うモデル/テクニック：
Numpy、Pandas、Matplotlib
DAY
記述統計と推論統計
03
扱うモデル/テクニック：
ヒストグラム、分散と標準偏差、線形単回帰分析、統計的確率、ベイズの定理等
DAY
教師ありAI
モデルの評価方法
04
扱うモデル/テクニック：
ロジスティック回帰、決定木、k-NN、サポートベクターマシン等
ホールドアウト法と交差検証法、ハイパーパラメータチューニング、混同行列、ROC曲線とAUC、回帰モデルの評価指標等
DAY
教師なしAI
アンサンブル学習
特徴量エンジニアリング
05
扱うモデル/テクニック：
k-means法、主成分分析等
バギング、ブースティング、ランダムフォレスト、勾配ブースティング等
ビニング、PCAによる特徴抽出、潜在表現の解釈、one-hotエンコーディング、欠損値処理、特徴量選択等
OPTION
プロジェクトワークショップ
講座で習得した技術を活用して、受講者各自(個人orチーム)の業務課題を解決するプロジェクトを立ち上げるワークショップになります。
COURSE FORMAT
受講形式
1社単独での開催を検討されている方
Enterprise
一社の企業様に対して、社内研修として提供する研修形態です。企業様の研修室、オンライン、または弊社の教室iLect Studioで開催が可能です。業種やレベルに応じて研修内容のカスタマイズ等も承っております。プロジェクトワークショップと社内発表会を通じ、自社の課題解決に繋げる取り組みを行っています。
数名〜など少人数での参加を検討
合同受講で他社との交流をされたい方
Academy
iLectが主催し、予め定めた日程に複数の企業様が合同的にご参加いただく研修です。弊社の教室iLect Studioまたはオンラインでご参加いただけます。数名の受講を希望される企業様に最適です。講義後の交流会など企業交流も活発に行われています。
