クラウド（Azure）上で学ぶ＜機械学習＞と＜ビジネスへの適用の視点＞
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。
「機械学習」の技法・利用方法に範囲を絞り、演習を加えた授業は好評を博し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ていただいています。
- 受講生の声（2017年6月度から）
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- 丁寧に言葉を選んで慎重に慎重に説明されているのが印象的で様々な制約や限界も教えてくれて好感が持てました。有り難うございました！
- データサイエンスの概念的な話しがとても参考になりました。
- 丁寧な説明でしたので、よくわかりました。非常に有意義なセミナーでした。
- 資料が分かり易かったです。ボリューム満載で満足でした。
- 週末の時間を使って受講でき有り難かったです。
- 受講生の声（2018年1月度から）
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- 一連の操作が分かりました。
- 盛りだくさんでした。有り難うございました！
- 非常にわかりやすい。自分の認識のズレが無い事も確認できた。
- 自分の実力では３、４時間目は難しかった。初心者と専門家の中間あたりのがあれば嬉しい。
- 実際にAzureを使った演習で具体的で有益だった。データ分析の基本がわかっていたらもっと有益で自分でどのように取組めるかイメージが沸いたと思う。
今回は、2017年6月に実施し、上記のような声をいただき、好評を博したテクノスデータサイエンス・エンジニアリング株式会社の講義・演習による「データサイエンス基礎講座＜ビジネスアナリティクス編＞」を再び開催いたします。
まず、データ分析に臨むためのスタンス・狙いの明確化から始まり、分析手法/環境の考案・選択、リアルタイムな分析システムの構築まで、業務プロセスに沿って講義・演習を行います。利用環境には、「Microsoft Azure」を利用。「Microsoft Azure Machine Learning」を利用して「機械学習・ディープラーニング」の理解を図り、業務・技術の両面の知識・智見の習得を目的として実施いたします。
具体的には、＜機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築＞を想定し、データ分析の「狙い・目的の明確化」から「分析チームの組織・体制の在り方」・「分析手法の確定」・「分析システムの構築・分析手法の実装」まで、ビジネスアナリティクスのワークフローに沿った講義の構成とします。分析手法としての「機械学習」の基本的な手法の詳解、その業務プロセスに沿った実装ツールとしてのサーバー/DB/BIツール等の設定・利用についても丁寧なハンズ・オンを行います。
データ分析業務プロセスの解説/業務内容の理解とツール利用の演習の両面から、「ビジネスアナリティクス」が理解できるよう教導いたします。
また、授業に厚みを加える為、恒例となりました初日（19日・金曜日）の「事例研究」では、「最先端のITプレイヤーからの最新機械学習/AI動向」、または「機械学習・AI導入ユーザーからその導入概要・狙い」について、特別講演を予定しています。
※ 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。
同時に、上記講師も交え、受講者相互の意見交換、知見の相互交流としての懇親の場を設ける予定です。2018年のデータサイエンス基礎講座の前夜祭として、是非、ご活用下さい。
既に、データ分析プロジェクトに参加しているマネージャー/ディレクター・クラスの方は勿論、初めてのスタッフの方など幅広い階層の方々が、本講座を通じ「データアナリティクス、機械学習/ディープラーニング」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として提供いたします。
データ分析業務・IT活用部署だけではなく、ビジネスにデータ分析を活かしたい多くの部門・多くの皆様のご参加を心よりお待ちしております。
- 今回授業の特徴
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- 具体的には、＜機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築＞を想定し、仮想の「データ分析プロジェクト」を実行
- 「分析するための狙い・課題の整理」、「分析予測対象の決定」、「データ生成メカニズムの考察・データサイエンス手法の選定」・「結果の評価」の講義と演習
- Microsoft Azure Machine Learningを利用した分析システム構築
- 機械学習を埋め込んだリアルタイム分析システム構築へのブラッシュアップ等を通じてデータアナリティクス業務の理解を図る
- Microsoft Azure Machine Learningを利用したクラウド型A.Iツールによる「機械学習」手法及び技法の解説・演習
- 他の同様なタイプの授業よりも低価格（受講料、テキスト代含）な受講料を実現
- 具体的には、＜機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築＞を想定し、仮想の「データ分析プロジェクト」を実行
開催概要
| セミナー名 | データサイエンス基礎講座 2018 ＜IoT/ビジネスアナリティクス編・夏＞ |
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| 日時 |
全2回 |
| 会場 |
■1日目 東京都中央区銀座1-2-3
■2日目 東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F
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| 主催 | 株式会社インプレス |
| 協力 |  |
| 特別協力 |
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| 参加対象 |
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| 受講料 | 64,800円（税込） |
| お問い合わせ先 |
株式会社インプレス データサイエンス講座2018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 | 50名（最少開講人数20名）
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注意事項
- 最少開講人数20名となります。
- 受講票は2018年7月2日（月）以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
- 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。
- 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。
- 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。
- ロゴ、記載されている 製品およびサービス名は・会社名・団体名は、各社の商標または登録商標です。
重要：利用ソフト、持参PC等、機器について
授業の演習には、Microsoft Azure Machine Learning を利用します。
第1回目の授業時（7月12日）に、設定方法・ライセンス番号・インストール・稼働環境等について、ご説明いたします。 また、受講時に、同クラウド環境を利用する際は、ご自身の責任において行っていただきます。
