データサイエンス講座 2016 ＜ビジネスアナリティクス編＞｜2016年7月8日 （金）・14日（木）・22日（金）・27日（水）・29日（金）

本セミナーは満席となりましたので、登録受付を終了しました。

7月8日(金)　19:00～21:00（120分）
1限目：総論：プロローグ
ビジネスアナリティクス業務推進のために
  • 機械学習の使いどころ
  • 機械学習のメリット
  • 分析のはじめ方
  • 分析のすすめ方
  • 事例紹介/説明
  • Microsoft Azure Machine Learningの利用説明
7月14日(木)　19:00～21:00（120分）
2限目：ビジネスアナリティクス業務推進のために ＜エピソード1＞
データ分析の狙い・目的の明確化
  • データ活用組織作り
  • 役割の明確化（データ活用マネジャー/スペシャリスト）
  • データサイエンス戦略の立案方法
  • 分析手順の理解
  • 分析関連用語の理解
  • Microsoft Azure Machine Learningの利用方法の説明
演習

一般的な機械学習演習 （教師あり学習、教師なし学習等）
7月22日(金)　19:00～21:00（120分）
3限目：ビジネスアナリティクス業務推進のために ＜エピソード2＞
「データ分析手順・手法の確定・演習」
  • モデル事例説明（「異常検知システムのためのデータ分析」）
  • データ分析の狙い・目的の明確化
  • 分析設計・分析手法の選定
  • モデルの検証方法・ブラッシュアップ方法
【業務プロセスに沿った演習】
Microsoft Azure Machine Learningを利用して、
  • データ収集（IoT Hub）
  • データプロセス（Stream Analytics）
  • 機械学習アルゴリズム（Azure ML）
  • サービス化（Web API）
7月27日(水)　19:00～21:00（120分）
4限目：テーマ・ビジネスアナリティクス業務推進のために ＜エピソード3＞
【「サービス化/チューンアップのPDCAサイクル」、「ビジネスアナリティクスのワークフロー　まとめ」】
【業務プロセスに沿った演習】
Microsoft Azure Machine Learningを利用して、
  • データ収集（IoT Hub）
  • データプロセス（Stream Analytics）
  • 機械学習アルゴリズム（Azure ML）
  • サービス化（Web API）
  • PDCAの進め方
  • ディープラーニングの利用
  • 全体　まとめ・質疑応答
7月29日(金)　19:00～21:00（120分）
ビジネス応用　機械学習事例研究
5限目：「機械学習の実際の活用例と Azure ML への進化」
講演概要

最近、機械学習という言葉がもてはやされていますが、実際のところどのような場面で活用されているのでしょうか。
また機械学習のサービスを提供する、マイクロソフト自身はどのように活用し、どのようなものを生み出してきたのでしょうか。
機械学習が Azure Machine Learning に進化する過程から、実際に使用されているビジネスの事例をいくつかご紹介いたします。

講師
日本マイクロソフト株式会社
デベロッパーエバジェリズム統括本部
テクニカルエバンジェリズム本部
オーディエンステクニカルエバンジェリズム部
テクニカルエバンジェリスト
千葉 慎二