2019年6月度の「データサイエンス基礎講座」は、2016年7月から数えて通算7回目の開催、延べ200名の方が受講した人気講座が内容を大きく刷新して実施いたします。機械学習/AI活用の為のプロセス＜狙いの明確化、分析設計、アルゴリズムの概説・選定、AIアプリの開発・運用まで＞をトータルに、講義と演習指導を通して理解を深めていただけるよう企画・再構成いたしました。
メイン講師には、前シリーズと同様、株式会社Anahub(アナハブ)の代表取締役 庄司 幸平（しょうじ こうへい）氏が務めると共に、同氏が同講座の講義内容の企画・構成・実施及び総合ディレクションにも携わります。
メイン講師・総合ディレクション
同氏は、京都大学大学院 理学研究科で、「素粒子物理・実験物理」を専攻。
物理学・数学的知見の先進素養を磨くともに、リアルタイム素粒子監査システムの構築・運用にも携わるなどIT面とAIの基礎知識にも長じています。
更に、独立行政法人理化学研究所の研究員として、米国「ブルックヘブン研究所」で、世界の第一線の研究者ともに、陽子衝突型加速器における粒子検出器のデータ収集システム開発、陽子衝突データの分析などの研究にも従事した経歴の持ち主です。
その後、アカデミズムの世界で培った知識・経歴をベースに、ビジネス界へ転出。
新進データサイエンティスト企業の執行役員を経て、独立。
その機械学習/AIに必要な数学・物理学の知識をベースに、データ視点から、従来と異なる観点からのビジネス改善のコンサルティング業務並びに、それらを支える機械学習・AIの実装/アプリ作成フェーズの業務にも積極的に取り組むなど、＜理論と実装＞に強いデータサイエンティストとして活躍の場を広げています。
今回授業セミナーでは、その経験・知見の総力を発揮して、白熱の講義・演習指導を実践していただきます。
具体的には、1日目には、ワークショップ形式のグループ単位で、あるビジネスシーンをベースに、機械学習/AIアプリケーションプロジェクトの企画から分析設計迄のプロセスを、講義と受講者相互のディスカッションを交えて学習して頂きます。並びに代表的機械学習アルゴリズム（教師あり学習、教師なし学習）の解説も行います。
2日目では、クラウド環境（Microsoft Azure ML Studio）を利用して、機械学習を用いた『リアルタイム異常検知システム構築』を演習課題として想定し、データの準備（データ詳細理解、データ準備・加工モデル構築、モデル評価）から、AIシステムの設計・実装・テストのフェーズ及びその維持・運用までを演習を通じて理解を深められるような構成となっています。
データ活用業務プロセスをトータルで理解できるようになり、合わせて、クラウドを利用した機械学習/AIシステムの構築・運用までの基本が理解できるような授業意図を目指しています。
- 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。
- 受講生の声（2018年7 月度から）
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- 要点が完結にまとまっていて非常に理解が進みました。
- 機械学習というものが「どういった物」という点で分かりやすく、良かった。
- 資料を見るだけでも内容が理解出来てありがたかったです。
- 実習で一通りのデータ分析方法が理解出来た。
- 公式ドキュメントを見るより、自分で実装する事で理解が深まった。
- 大変ためになる講座でした。更なる発展版があれば参加したい。
また、「最後の方も演習できる時間があれば良かったです」・「内容が盛りだくさんで欲を言えば、あと1時間あると良かった」との声を、受講者の皆さまから多数いただいている事から、今回は授業の進行に応じ授業時間の延長を予定しています。
※予定定刻以降の帰社・帰宅は自由です。
- 今回授業の特徴
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- 講義・演習・ワークショップから成る受講者主体の授業構成
- ビジネスアナリティクス/データアナリティクスの各業務プロセスを講義と演習で理解するともに、トータルなビジネスアナリティクス/データアナリティクス業務の基本を学習する（「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」・「分析システムの構築・運用」・「分析結果の評価」等）
- 「機械学習/AI」の代表的アルゴリズムについての解説
- 代表的な「クラウド・マシンラーニング」であるMicrosoft Azure M Lを利用し、クラウド上で利用する機械学習/AIの利用法の習得
- 他の同様な授業よりも比較的安価な受講費用を設定
- 全2回。濃密な講義・演習を実施（全16時間程度)
※昨年及び前回実施した各回の『データサイエンス基礎講座』シリーズを受講された方も、知識の再整理・復習の意も含め再受講をお薦めいたします。
既に、データ活用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、並びにビジネスにデータ分析を活かしたい新規事業部門等、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。
開催概要
| セミナー名 | データサイエンス基礎講座2019＜機械学習/AIアプリ開発力養成編（シナリオ作成・構築・運用）＞ ～「Microsoft Azure ML Studio」を利用した機械学習の活用 ～ |
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| 日時 |
全2日 |
| 会場 |
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 | 株式会社Anahub |
| 特別協力 | フューチャーブリッジパートナーズ株式会社 |
| 受講対象 |
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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 基礎講座シリーズ 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 | 30名（最少開講人数15名）
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注意事項
- 受講票は2019年6月17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。
- 都合により、講師・講座内容あるいはセミナー内容の一部が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。
- 定員に達し次第、申込受付を締切らせていただきます。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。
- ご本人が出席できない場合は、代理の方の参加が可能です。その際は「お申込者の参加証・代理参加者のお名刺2枚」をお持ちの上、受付までお越しください。
- ご入金後のキャンセルはお受けいたしかねますのでご了承ください。
- イベントという商品の特性上、6月11日（火）午後以降のキャンセルは、参加料未納の場合においても【キャンセルフィ100％】となり、お支払いただきます。
- 参加者様のご都合によるキャンセルおよび欠席・遅刻によるご返金等は一切お受けしておりません。
- 最少催行人数に満たない場合は、開催を中止することがありますので、ご了承願います。その際は、開催3日前までに、本ページおよびメールでご連絡いたします。
- 自然災害、交通機関の事故、講師の発病等、不可抗力な事情により開催を中止することがあります。事前に中止が判明した場合は、本ページおよびメールにてお知らせいたしますので、各自でご確認ください。当日に中止が決まった場合は、本ページおよびメールと電話にてお知らせいたし、開催日の変更もしくは参加料の返金をいたします。 なお、旅費（航空券含む）や宿泊費とそれらのキャンセル諸費用については保障いたしません。
- 会場は変更になる場合があります。その際は事務局よりご案内させていただきます。
- 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。
※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。
重要：利用ソフト、持参PC等、機器について
- 受講時には、PCを持参・利用下さい
- 受講生には、改めて使用プログラムの環境設定方法をメール等でご連絡いたします
- PCでの演習時の機種・環境設定等は、ご自身の責任において行っていただきます
- 演習環境には、Microsoft Azureを利用する予定です。ただ、同クラウド環境に、必ずしも精通して必要はありません
- 会場アクセス
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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
- 三田線 神保町駅［A9］徒歩1分
- 新宿線 神保町駅［A9］徒歩1分
- 半蔵門線 神保町駅［A9］徒歩1分
- 東西線 竹橋駅［3b］徒歩5分
- 千代田線 新御茶ノ水駅［B7］徒歩5分
- JR線 御茶ノ水駅［御茶ノ水橋口］徒歩8分
