スケジュールと講義内容｜データサイエンス基礎講座【超初級・実践編】～数式がわからなくともできる「統計的機械学習」を利用したデータ分析～

プロローグ

某中堅食品メーカーのA社。A社の広報部に配属されていた入社2年目の渡部まゆみは、1カ月前にマーケティング部のWebプロモーション課へ異動に。同じ時期、A社入社以来10年間営業を担当していた石川義貴課長も同じ課に配属にされて来た。

同課では、Webデータを使った製品サイトの価値を如何に向上させるかがメイン業務。2人とも文科系＆数学アレルギーで、IT部からWebのログデータやオーディエンスデータなどが送られて来るものの、どう分析すれば良いか、途方に暮れる毎日。更に、そこへ新しもの好きのA社社長から「2日後に、この頃、良くニュースで見るBigDataの分析法を使って、当社のWebサイトを分析して説明してくれないか」との命令が。

いろんな参考書やサイト調べたりIT部にも教えて貰ったもののチンプンカンプン……。

社長プレゼンの日が迫る中、まゆみは、嫌がる石川課長を引き連れて、データサイエンス基礎講座【超初級・実践編】」～数式がわからなくともできる「統計的機械学習」を利用したデータ分析～の授業セミナーへ参加する事に。

プレゼンまで、あと数日。

2人の命運は、如何に！

皆さまも、ぜひセミナーで実感してみてください！！

スケジュールと講義内容

第1時限：2014年11月26日（水曜日）
どうしよう！！困った、何も分からない…… 概要：高校生程度の数学基礎（統計の基本）内容：高校生程度の数学の復習、Rのインストールとコーディング・関数利用
第2時限：2014年12月2日（火曜日）
どれで分析すれば良いの？データはあるけど…… 概要：基本的な分析種類の整理内容：回帰分析、主要成分分析、因子分析、独立変数、独立変数の（有）（無）の分析、Rのインストールとコーディング・関数利用
第3時限：2014年12月5日（金曜日）
データって、どうまとめるの……＜その1＞概要：相関性、似たもの同士を集める内容：ABC分析、バスケット分析、回帰分析、Rを使った実際のコーディング等
第4時限：2014年12月12日（金曜日）
データって、どうまとめるの……＜その2＞概要：データ分類、データを分類する内容：クラス分類（似たもの同士をまとめる）、決定木・回帰木（属性・性質に当てはまるか分析）、サポートベクターマシン、ロジスティック回帰、Rのインストールとコーディング・関数利用
第5時限：2014年12月17日（水曜日）
データを入力して、結果が出た！感激！！概要：クラスタリング　データを自動的に仕分ける内容：階層クラスタリング、Ｋ平均法。全5回のまとめ・質疑応答

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