タイムテーブル | データサイエンス基礎講座2016＜Real Web Analytics編＞

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12月7日(水)　19:00～21:00（120分）	1限目：＜データサイエンス概論＞データとビジネス現状把握とデータによるビジネス改善企業の中のデータサイエンティストデータによるイノベーションの想起
12月13日(火)　19:00～21:00（120分）	2限目：【演習】＜統計編＞ R、Rstudioの利用データのマージより踏み込んだクロス集計ピボットデーブル/クロス集計グラフの作成（棒グラフ、箱髭グラフ等）散布図の作成繰り返し処理グラフの大量作成
12月14日(水)　19:00～21:00（120分）	3限目：【演習】＜機学習編＞機械学習を利用するメリットモデリングの重要性教師あり学習（SVM）/アルゴリズム説明教師なし学習（K-MEANS）/アルゴリズム説明ロジステック回帰/アルゴリズム説明アンサルブ学習/アルゴリズム説明 DNN 魔法の杖とは異なる「機械学習」
12月20日(火)　19:00～21:00（120分）	4限目：【演習まとめ】（その1）【事例をベースにした演習】事例：ECサイトの売上増加策分析手法の選定：決定木分析決定木分析の概要・利用分析による結果検証システムへの実装/分析保守業務現状とあるべき姿/問題発見/データ分析/アクション集客効果の高い広告の組合せと統計/機械学習顧客群の分析ターゲットの特定/パターン分析/主成分分析/クラスタリング
12月21日(水)　19:00～21:00（120分）	5限目：【演習まとめ】（その2）19:00〜20:00 【事例をベースにした演習】事例：ECサイトの売上増加策分析手法の選定：決定木分析決定木分析の概要・利用分析による結果検証システムへの実装/分析保守業務利用継続・休止パターンの特定と施策サービス利用してすぐにやめてしまう人を減らしたい「楽しさ」を統計ツールで構造化するクラスタリングの結果を説明変数とする理由決定木分析により、すぐにやめてしまう人の行動を明らかにする	【事例研究・講演】20:00～21:00 米国・先進企業に見るバックエンドBigDataの効率的活用〜DataLake（データレイク）はこう使え！〜講師 Attunity, Ltd.日本代表古谷幹則 ※ 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。

12月7日(水)　19:00～21:00（120分）	1限目：＜データサイエンス概論＞データとビジネス現状把握とデータによるビジネス改善企業の中のデータサイエンティストデータによるイノベーションの想起
12月13日(火)　19:00～21:00（120分）	2限目：【演習】＜統計編＞ R、Rstudioの利用データのマージより踏み込んだクロス集計ピボットデーブル/クロス集計グラフの作成（棒グラフ、箱髭グラフ等）散布図の作成繰り返し処理グラフの大量作成
12月14日(水)　19:00～21:00（120分）	3限目：【演習】＜機学習編＞機械学習を利用するメリットモデリングの重要性教師あり学習（SVM）/アルゴリズム説明教師なし学習（K-MEANS）/アルゴリズム説明ロジステック回帰/アルゴリズム説明アンサルブ学習/アルゴリズム説明 DNN 魔法の杖とは異なる「機械学習」
12月20日(火)　19:00～21:00（120分）	4限目：【演習まとめ】（その1）【事例をベースにした演習】事例：ECサイトの売上増加策分析手法の選定：決定木分析決定木分析の概要・利用分析による結果検証システムへの実装/分析保守業務現状とあるべき姿/問題発見/データ分析/アクション集客効果の高い広告の組合せと統計/機械学習顧客群の分析ターゲットの特定/パターン分析/主成分分析/クラスタリング
12月21日(水)　19:00～21:00（120分）	5限目：【演習まとめ】（その2）19:00〜20:00 【事例をベースにした演習】事例：ECサイトの売上増加策分析手法の選定：決定木分析決定木分析の概要・利用分析による結果検証システムへの実装/分析保守業務利用継続・休止パターンの特定と施策サービス利用してすぐにやめてしまう人を減らしたい「楽しさ」を統計ツールで構造化するクラスタリングの結果を説明変数とする理由決定木分析により、すぐにやめてしまう人の行動を明らかにする	【事例研究・講演】20:00～21:00 米国・先進企業に見るバックエンドBigDataの効率的活用〜DataLake（データレイク）はこう使え！〜講師 Attunity, Ltd.日本代表古谷幹則 ※ 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。