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データサイエンス講座

Python基礎編

~Pythonを用いた機械学習モデル構築のスキルを習得!~
2021年5月21日(金)10:00~16:00

機械学習から画像処理、IoT、Webアプリケーションと幅広い分野で注目を浴びてるプログラミング言語Python。その開発の分野では、Pythonの知識とスキルが欠かせない時代になりました。
そこで、Pythonを用いてデータサイエンス技術(特に機械学習)を学ぶための基礎知識を体系的に理解し、実践演習を通じてプログラミングの基本から一気に機械学習モデルの実装まで体感していただる「データサイエンス講座<Python基礎編>」を企画しました。
本講座の講師には、日・英・中のトライリンガルで日本では数少ない女性講師(東京大学理学系研究科素粒子物理学専攻)として多方面で活躍中の株式会社GRIで分析官を務めるヤン・ジャクリン氏を招聘。
講義と演習を通して、Pythonの便利なデータ分析ライブラリの活用、機械学習モデルの構築、特徴量設計・データ前処理、などに関する基礎知識とスキルを身につけることを目的としています。

本講座では、事前に配布したオンデマンド講義の中から最重要概念を詳解し、各Lessonごとに用意された演習課題をリアルタイムに取り組んでいただきます。講座は演習主体の構成となっており、積極的にご自身で手を動かしPythonや機械学習に触れることで、確実に「本当に使えるスキル」を習得していただけます。

Point

  • 1.本講座のアーカイブ動画を事前に視聴いただけます
  • 2.講義終了後1か月間の動画視聴とSlackによる講師のフォローアップもあります
  • 3.データサイエンス活用に関する個別相談の機会(予約制)

このように、ライブ講義の前後の期間中もSlackで講師からサポートを受けられる等、様々な特典があります。

受講前から受講後まで、安心・万全のフォロー体制を整えておりますので、未経験者・初心者の皆さまも安心して受講いただけます。

お申し込みはこちら

タイムテーブル

2021年5月21日(金)

10:00~16:00
Lesson1 Pythonを用いたデータ処理の基本
  • Python言語の特徴
  • Jupyter Notebookの使い方
  • Pythonでビッグデータを扱うための基本概念
  • ビッグデータ処理に必要な仕組みを演習で体験(条件分岐、繰り返し処理、関数)

(演習1)データ制御の基本演習
(演習2)自動判定システムの実装

Lesson2 分析ライブラリを活用したデータ加工
  • 機械学習のための様々な便利な分析パッケージの紹介
  • 配列データの処理(Numpy活用)
  • 画像データの処理(Numpy活用)
  • 表形式データの処理(Pandas活用)
  • インタラクティブなデータ可視化(Matplotlib活用)

(演習1)画像処理に挑戦
(演習2)表データの前加工と特徴量づくりについて考察

Lesson3 Pythonを用いた機械学習モデルの構築
  • scikit-learnを用いた決定木モデルの構築(がん診断タスク)
  • 精度評価を実践
  • 過学習問題とは
  • ランダムフォレストモデル
  • 特徴量の重要性を可視化
  • 特徴量の選択で精度向上

(演習1)学習データの扱い方
(演習2)欠損値の処理の仕方

Lesson4 機械学習実践 チャレンジ!

(演習)需要予測モデルの構築と特徴量エンジニアリングに挑戦!
(番外編)畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識技術の紹介

  • ※講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
  • ※随時休憩が入ります。
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開催概要

セミナー名 データサイエンス講座<Python基礎編>
開催日時 2021年5月21日(金)10:00~16:00
会場 オンライン開催
主催 株式会社インプレス
協力 株式会社GRI
参加対象
  • Pythonの基本的な文法を理解している方
  • Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方
  • データ解析、機械学習の正しい知識とスキルを習得したい方
受講料

66,000円(税込)

データサイエンス講座<Python入門編>(6万円)とセットでお申し込みいただきますと、2万円の割引きとなります!

受講特典

ご希望の方は受講終了後、日を改めて1時間程度の個別相談をお受けいたします(任意)。
※個別相談の詳細については講義終了時にご案内いたします。

相談例

  • 更なるスキルアップの勉強方法
  • データ活用のためのアドバイス
  • 企業人材育成の虎の巻を伝授!
 
お問い合わせ先 株式会社インプレス セミナー事務局(担当:石川義貴)
E-mail:jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00〜18:00(土・日・祝日を除く)
定員 30名(最少開講人数10名)
  • ※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。
注意事項
  • 受講票は2021年5月7日(金)以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
  • 都合により、講師・講座内容あるいはセミナー内容の一部が予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
  • 定員に達し次第、申込受付を締切らせていただきます。応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
  • ご本人が出席できない場合は、代理の方の参加が可能です。その際は事前に事務局までご連絡ください。
  • 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止することがありますので、ご了承願います。その際は、講座開催日の5営業日前までに、本ページおよびメールでご連絡いたします。
  • 自然災害、交通機関の事故、講師の発病等、不可抗力な事情により開催を中止することがあります。事前に中止が判明した場合は、本ページおよびメールにてお知らせいたしますので、各自でご確認ください。当日に中止が決まった場合は、本ページおよびメールと電話にてお知らせいたし、開催日の変更もしくは参加料の返金をいたします。 なお、旅費(航空券含む)や宿泊費とそれらのキャンセル諸費用については保障いたしません。
  • 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。

重要事項

今回のセミナーでは、WEBセミナシステム「Zoom」を利用します。
Zoomを利用できる環境を準備できる事が必須となります。
加えて、演習時には、操作しやすい環境(見やすいディスプレイサイズやサブディスプレイ等々)のご用意を推奨いたします。

  • ※通信が安定しているネットワーク環境(Wi-Fi等)での接続をお勧めいたします。
    また、受講可となった方にのみ、後日受講用URL、ID、パスワード等をメールでご連絡いたします。

<注意及び禁止事項等>

  1. 受講対象に記された条件を満たす方のみ、受講可能です。条件に満たない方の受講については厳禁といたします。
  2. 事前の連絡無しに、お申込みされたご本人以外の方が受講することはできません。
  3. 受講に際して、映像の録画・音声の録音・画面のキャプチャ、個人のブログやSNSなどへのアップ等、本講座に関する記録及び許諾を受けない利用については厳禁といたします。
  4. 講義・演習等の各種資料について、無断転載・引用は厳禁といたします。
  5. 上記に反した場合は、著作権法に抵触する恐れがあります。

受講者には、改めて、受講環境・テストデータ等をメール等でご連絡いたします。
また、受講時に、ダウンロード、インストールする際は、ご自身の責任において行っていただきます。

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インプレスセミナーについて

インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。2013年秋からビッグデータ、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、2014年4月から「データサイエンス講座」として実施してまいりました。

現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ」(Scrum基礎講座、AWS Lambda実践編、Kubernetes基礎実践編 等)など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。
データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、延べ3,000名以上の方々に受講いただき、高い評価を受けています。

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