データサイエンス講座 2016 ＜R：手法演習編＞のタイムテーブルです。

10月05日（水）19:00～21:00	データサイエンスの基礎データサイエンスとは？データサイエンスと機械学習 Rの使い方と統計の基礎統計の基礎とクロス集計回帰分析
10月07日（金）19:00～21:00	機械学習　其の１重回帰分析クラスタリング分析主成分分析因子分析アソシエーション分析
10月12日（水）19:00～21:00	機械学習　其の２ロジスティクス回帰カーネル法とサポートベクターマシンアンサンブル学習
10月13日（木）19:00～21:00	ディープラーニング、ニューラルネットワーク基礎階層ベイズとMCMC ニューラルネットワークとディープラーニング
10月19日（水）19:00～21:00	データ分析をいかにビジネスに活かすか？〜国内外の先進事例とKSF〜現在、業界を問わずデータ分析に取り組む企業が急増しています。しかし、どうやって取り組むか、分析の手法は？など、手探りの企業が多いのも事実です。当セッションでは、データ分析をいかに企業の成長や収益アップに活かすのか、国内外の企業の先進的な取組みをご紹介し、かつデータ分析のKSFを考察します。講師日本テラデータ株式会社コーポレート・エバンジェリスト／エグゼクティブ・コンサルタント金井啓一略歴日本のDWHの創生期から､金融業界･産業界におけるDWH･TeradataおよびCRMのマーケティング･販売･コンサルティング･構築･納入に従事し､数多くの導入経験を持つ。現在は､データ分析･活用の戦略や構想策定コンサルティング、および自動車業界など、多くの企業向けのアナリティクスのリーダーとして、日本企業の競争力強化を狙う。講師日本テラデータ株式会社シニア・データサイエンティスト松本伸哉略歴データ分析のコンサルタントとしてサービスを実施してきた。通信・小売業・製造・医療・バイオ関係の幅広い分野での分析経験を有する。遺伝子データの解析に関するアルゴリズムに関して、2件の特許を取得している。 ※ 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。