人工知能や機械学習、ディープラーニングの普及に伴い、それらを実装するためのPython言語は急激に注目を集めています。
データサイエンスの基礎リテラシを身につけたい方の中には以下のような声が実に多いです。
『Pythonを一から習得したいけど何から始めれば良いかわからない』
『機械学習を使ってみたいけど実際のイメージが湧かない』
『データ活用が重要なのは分かっているが、どこから手をつけていけばいいのか分からない』
『そもそも必要なデータがどこにあるのか分からない』
『短期間でデータ分析を一通り学びたいけど、何ヶ月も勉強にかけられない』
これらの声に応えるため「データサイエンス基礎講座2020＜Python・機械学習と実務応用編＞」を企画しました。本講座では、一連の基礎知識と技術を身につけるための過不足の無い内容としてに設計されています。学術書や専門書等、膨大な文献を読まなくても、「本当に使える」モノを手に入れられます。
講師として、日・英・中のトライリンガルで、日本では数少ない女性講師（東京大学理学系研究科素粒子物理学専攻）で、株式会社GRIで現役分析官として多方面で活躍中のヤン・ジャクリン氏を招聘。丁寧な講義と実践演習を通して、以下の幅広い知識と技術を効率よく学習できます。
・Pythonの特徴やビッグデータ処理の仕組みを理解
・プログラミングの基本技術を身につける
・大量のデータをビジュアライズしながら分析し、プレゼンする
・可視化を通じて、データからインサイトを引き出し、データに基づいて素早く的確に意思決定を実施
本講座は、今までデータサイエンスを活用するの最適な第一歩として多くのご好評をいただいております。
本セミナーはこのような方に向いています
- Pythonを
これから本格的に
学びたい方 - データ分析
及び機械学習の基礎を
身につけたい方 - AIとBI（データ可視化）を
同時に体系的に
習得したい方
講座の特徴
- 孤立しない「バーチャル・スクール・オンデマンド型」
- ゼロからデータサイエンスを学び始める方が、無駄なく学ぶのに最適
- データサイエンス（AI・機械学習・可視化など）の知識・技術・応用力を幅広く習得
- プログラミングの基本から一気に機械学習モデルの実装やデータビジュアル化まで体感
- データ利活用プロジェクトの推進に効果的な、ビジネスマインド、プレゼン、コミュニケーションの能力も習得
- 講義を何度も繰り返し学習可能
本講座で身につくスキル
- 人工知能・機械学習・ディープラーニングの重要概念
- Pythonの基本文法とプログラミング技術
- ビッグデータ処理の仕組み
- 便利なデータ分析・機械学習のパッケージの活用
- 文字列データ、配列型データ、表形式データ、画像データの加工技術
- 簡単な機械学習モデルの構築と精度評価
- 予測精度の鍵となる特徴量づくりの手段
- 一段階上のデータの可視化とプレゼン作法
- 分野特有のビジネスマインド、プレゼン、コミュニケーション能力
本講座は、新しい形のバーチャルスクール形式のデータサイエンストレーニングとして開催いたします。場所・時間に縛られないと同時に、一般のオンライン講座の弱点を今までにない圧倒的な強力ファシリテーションでカバーし、「本当に使える」ための訓練をマンツーマン形式で実施します。
知識・技術は勿論、自学習能力、データサイエンス分野特有のビジネスマインド、プレゼン、コミュニケーションの能力も習得可能です。
講師プロフィール
データ分析官 兼 講師
主な活動分野：データの整形と可視化、ウェブマーケティング分析、データサイエンス研修
北京生まれ・日本育ちの米国籍
日・英・中のトライリンガル
東京大学理学部物理学専攻 卒業
東京大学理学系研究科素粒子物理学専攻博士課程修了（理学博士）
～2017.6 高エネルギー加速器研究機構 素粒子原子核研究所 博士研究員
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カリキュラム
- 教材を1週間前に配布（講義動画、テキスト、ソースコード類、データ）
- 動画学習後にすぐに口頭試験を実施（カレンダー上での予約制。ここで質問も受け付け）
- 各テーマに関する演習課題に取り組んで頂き、指導はメンターセッションを実施（個別もしくはグループ単位での予約制）
- 実務シミュレーション・ロールプレイ（実践的演習課題をもとに試⾏錯誤、報告書作成、講師とプレゼン会）(*1)
- ファシリテーションシステムを通じて、進捗の監督と情報共有を実施 (*2)
- 質問は随時Slackで受け付け（1営業日以内に返信）希望に応じオンライン（Zoom、google hangout, whereis,Skype等）でも柔軟に対応
- 10月30日にインプレスグループセミナールームにて講師と対面式相談会を開催予定（任意、予約制10:00～16:00）
(*1)
ロールプレイは、講師がクライアント役、受講者の皆様が分析官役となります。
(*2)
Google Spreadsheetに学習・演習課題の進捗の自己申告、及び「学習日記」に感想・質問を記入していただきます。
詳細をご希望の⽅には、テンプレートをご提示しますので、jimukyoku@impress.co.jpまでお問い合わせください。
Orientation 進め⽅に関するオンライン無料説明会
本講座の進め⽅に関するオンライン無料説明会を実施いたします。
詳しい講座内容を講師から直接お話しを聞ける機会です。
講座についてより知りたい方や、受講を検討している方等、お気軽にご参加ください。
無料説明会日程
- 10月9日（金）11時から1時間程度
- 2回目 同日 13時から1時間程度
3回目 同日 15時から1時間程度
※この回のみ都合により中止
- ※各回は同一の内容となっております。ご都合の良いお時間にZoomに入室ください。
- オンライン無料説明会はZoomを使用いたします。事前にインストールをお願い申し上げます。
また、実際に受講される環境（インターネット接続、ヘッドセットやマイクスピーカー等）で、事前確認しておくことを推奨します。
▼Zoomダウンロードセンター
https://zoom.us/download#client_4meeting
Lesson1〜6 AI（Python・機械学習）の基礎的なスキルや知識を身に着けます
Lesson1 データサイエンス概論
- AI・機械学習の重要概念の体系的理解
- 各種の機械学習モデルの特徴
- ディープラーニング技術の特性
- 機械学習の事例紹介
Lesson2 機械学習超入門
- 機械学習モデルを構築する基本的な流れ
- 入力と出力データの構造
- 予測モデルの精度評価の仕組み
Lesson3 Python入門
- なぜデータサイエンスにPythonなのか
- Jupyter Notebook を上手に使いこなそう
- Pythonを用いたプログラミングの基本演習
Lesson4 Pythonを用いたデータ処理の基本
- ビッグデータ処理に必要な仕組みを実践（条件分岐、繰り返し処理、関数）
- 簡単な自動化システム実装
Lesson5 Pythonを用いたデータ加工実践
- 様々な便利な分析パッケージの紹介
- 配列データの処理（Numpy活用）
- 画像データの処理（Numpy活用）
- 表形式データの処理（Pandas活用）
- インタラクティブなデータ可視化（Matplotlib活用）
Lesson6 機械学習実践
- scikit-learnを用いた決定木モデルの構築と精度評価を実践
- 過学習問題及びランダムフォレストモデル
- 特徴量の重要度を解明・可視化
Lesson7〜9 BI（データ可視化）を学び実務に応用できるスキルを身に着けます
Lesson7 実務応用
- イントロダクション
- 可視化とは？
- BIツールの導入意義
- 様々なBIツールの比較と選び方
- 可視化分析の導入事例の紹介
Lesson8 データ可視化実践
- データの接続・入れ替え
- 代表的なグラフの作成・書式設定
- フィルタ、計算フィルド・パラメータを活用して動的にデータを扱う
Lesson9 インタラクティブなダッシュボードの制作
- データビジュアライゼーションのベストプラクティス
- ※ 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。
受講生の声
2020年6月「データサイエンス基礎講座2020＜Python超入門編＞」
2020年7月「50代からはじめる データサイエンス基礎講座2020」
-
大手鉄鋼メーカー勤務・50代・男性
-
Pythonの基礎から
学べるので、
機械学習の最初の入口には
いいと思います。電気通信事業勤務・30台・男性 -
Python、機械学習の全体像から
プログラムの書き方の
第一歩となる講座だと思います。データセンター事業勤務・40代・男性 -
思ったよりタフかもしれませんが、
データ分析官の仕事を
体感出来るのでお勧めです。大手システムインテグレーター勤務・50代・男性 -
自分自身で学ぼうとする姿勢が
必要ですが、
やればやっただけのものが
返ってきます。不動産会社勤務・40代・女性
開催概要
| セミナー名 | データサイエンス基礎講座2020＜Python・機械学習と実務応用編＞ ※オンデマンド型オンライン講座となります |
|---|---|
| 開催日時 | 2020年10月12日（月）～2020年10月30日（金）までのおよそ3週間 |
| 個別相談会 会場 |
個別相談会 会場名インプレスグループセミナールーム住所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会場URLhttps://www.impressholdings.com/company/map/MAPアクセス方法三田線 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 |
| 主催 | 株式会社インプレス |
| 協力 | 株式会社GRI |
| 参加対象 |
|
| 受講料 | 早割：6万6,000円（税込） ※2020年9月11日（金）までのお申し込み分 通常：8万8,000円（税込） |
| 参加特典 | ＜各回毎配布＞ オリジナルテキスト |
| お問い合わせ先 | 株式会社インプレス セミナー事務局（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10名）
|
| 注意事項 |
|
重要事項
-
【重要：利用ソフト、PC等、機器について】
- 受講時には、PCを利用下さい
- 見やすいディスプレイサイズやサブディスプレイ等々のご用意を推奨いたします。
- Python用の環境（Anaconda Navigator使用） ※マニュアルを事前提供
- Chromeブラウザ、Googleアカウントを事前にご準備ください（カレンダ、ドライブ、Spreadsheet、テレカンなどを利用）
- Slackを使用します（連絡・質問対応など）
＜禁止事項＞
- 本講座に関する講義・演習等の各種資料について、無断転載・引用は厳禁といたします。
- 受講に際して、映像の録画・音声の録音・画面のキャプチャ、個人のブログやSNSなどへのアップ等、本講座に関する記録及び許諾を受けない利用については厳禁といたします。
- 上記に反した場合は、著作権法に抵触する恐れがあります。
よくある質問
インプレスセミナーについて
インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。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。
現在では、「データサイエンス基礎講座シリーズ」、「ブロックチェーン基礎講座シリーズ」に加え、「クラウドネイティブコンピュータ/マイクロサービスアーキテクチャ基礎講座シリーズ」（Scrum基礎講座、AWS Lambda実践編、Kubernetes基礎実践編 等）など、最先端のテクノロジーにフォーカスした授業セミナーを連続して実施してきています。
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、延べ2,000名以上の方々に受講いただき、高い評価を受けています。
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