第3回50代からはじめる
データサイエンス基礎講座

3週間の徹底的オンライントレーニング
2020年11月16日開始
オンデマンド型オンライン講座
大人気講座! 第3弾!
大人気講座!
第3弾!

ご好評につき本セミナーの申し込みは終了しました。

現在募集中の講座一覧

2019年11月、2020年7月に開催し、『同年代だけなので気恥ずかしさが無い』、『丁寧で分かりやすい』、『全体感、何をやっているのか、何ができそうなのかがわかった』等々、高評価を得た「50代からはじめる データサイエンス基礎講座」。2020年11月に「第3回 50代からはじめる データサイエンス基礎講座」として再び開催いたします。
エグゼクティブ層を対象にした本講座では、本質を理解するための講義はもちろん、実際に手を動かす内容を盛り込んだ企画です。Pythonを用いてデータサイエンス技術(特に機械学習)を学ぶための基礎知識を体系的に理解し、実践演習を通じて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まで体感していただけます。
講師には、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)として多⽅面で活躍中の株式会社GRIで分析官を務めるヤン・ジャクリン氏をお招きしております。
次のステージに向け、データ利活用プロジェクトの推進において優位に⽴つための知識や応用⼒を幅広く身につけることを目的としています。

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本セミナーはこのような方に向いています

  • データ分析及び
    機械学習の基礎を
    身につけたい方
  • AIや
    データサイエンティストの
    人材採用を意識している方
  • トレンドを正しく把握し
    部下と正しく会話したい
    と考えている方

講座の特徴

  • 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まで体感できるオンデマンド型オンライン講座
  • 受講者の習熟の程度に応じたきめ細やかな個別指導
  • 質疑応答、演習の指導、アフターフォロー等は、講師とオンラインで実施
  • 講義を何度も繰り返し学習可能

本講座では経営に直結した50代エグゼクティブ層(部⻑クラス)を対象にデータサイエンス技術(特に機械学習)を学ぶための実践的なガイドラインを提供します。自ら実装しながら人工知能・機械学習の知⾒・技術・効果的な活用法を学ぶことで、トップダウンでのビジネス開発・意思決定を加速させ、そしてデータサイエンス人材の採用においても有利でしょう。
さらに、本講座は、新しい形の完全オンライン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、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お作法も収穫できます。
この機会に、データサイエンスの標準言語であるPythonを習得しながら、人工知能全般の重要概念、機械学習やディープラーニングの仕組みと技術の特性、データ利活用プロジェクトを成功させる上での課題点を習得してみてはいかがでしょうか。皆様のご参加を心よりお待ちしております。

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講師プロフィール

ヤン ジャクリン氏
メイン講師
ヤン ジャクリン氏
株式会社GRI
データ分析官 兼 講師
詳しいプロフィールを見る

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 閉じる

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
  • 12⽉4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)
ロールプレイは希望制となっております。研修を進めていく中でご希望の方はご連絡ください。
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。

3週間の実践研修のスケジュール

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
  • 1回目 11月10日(火)
    11時から1時間程度
  • 2回目 同日     
    13時から1時間程度
  • ※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。
無料説明会に申し込む

無料事前説明会は登録受付を終了しました

  • オンライン事前説明会は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 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 機械学習実践 チャレンジ!

  • 特徴量エンジニアリングに挑戦
  • 畳み込みニューラルネットワークを用いた画像認識技術の紹介
  • ※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7月「50代からはじめる データサイエンス基礎講座」

  • 目的とゴールが明確で、
    効果的に 受講できた。
    データサイエンスにより興味を持てる
    進め方と内容でした。
    商社勤務・50代・男性
  • Pythonの基礎から学べるので、
    機械学習の最初の入り口には
    いいと思います。
    IT関連情報処理サービス勤務・50代・男性
  • プロジェクトを進めるうえで
    どのライブラリがどのように使われるか
    が良く分かりました。
    IT関連製造業勤務・60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。
    建設業勤務・50代・女性
  • 具体的なイメージがつかめた。
    ポイントをしっかり伝えてくれたので、
    理解しやすかった。
    事務用機器製造業勤務・50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。
    ソフトウェアベンダー勤務・50代・男性

開催概要

セミナー名 第3回 50代からはじめる データサイエンス基礎講座
※オンデマンド型オンライン講座となります
実施期間 2020年11月16日(月)~2020年12月4日(金)までのおよそ3週間
  • <動画学習、演習課題、レポーティング>は各自、<口頭試験、質疑応答、演習の指導、ロールプレイ、アフターフォロー>は基本的に講師とオンラインで実施します
  • 最終週にインプレスグループ セミナールームにて、講師と対面式の相談会を予定しています(任意参加)
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URL

https://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
  • 次のステージに向けデータ分析及び機械学習の基礎を身につけたい方
  • AIやデータサイエンティストの人材採用を意識している方
  • 実務にどうつなげるか、或いはトレンドを正しく把握し部下と正しく会話したいと考えている方
  • データサイエンス/アナリスティクス業務効率化に興味/関心のある企業・各部門の方

受講に際しての留意事項

  • 座学・講義受講のみを希望する方も受講可能
受講料 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)
※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。
注意事項
  • 受講票は2020年11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。
  • 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、事前に事務局までご連絡ください。
  • 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、11月2日(月)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。
  • 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。
  • 講義動画(mp4ファイルを予定)を視聴可能であること
  • 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

講義は録音、録画できますか?
講義の録音、録画はご遠慮願います。
オンライン講座の配信システムは何ですか?
受講にはビデオコミュニケーションプラットフォームZoomを利用いたしますので、事前にインストールをお願い申し上げます。

▼ダウンロードセンター
https://zoom.us/download#client_4meeting

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 ヘルプセンター:ミーティングに参加する前にテストするにはどうすればよいですか?
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/115002262083

Zoom ヘルプセンター:ミーティングに参加するにはどうすればよいですか?
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362193

◆音声・画面が上手く映らない場合は、ZoomのQ&Aをご確認ください。

Zoom ヘルプセンター:ビデオ/カメラが動作していません
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/202952568

Zoom ヘルプセンター: Zoomのネットワークファイアウォールまたはプロキシサーバーの設定
https://support.zoom.us/hc/ja/articles/201362683

業務都合(体調不良)で欠席となります。代理人の受講も可能ですか?
はい、可能です。代理の方が受講される場合には、事前に事務局までご連絡ください。
申し込み後、講座が開催中止になることはありますか?
最少催行人数に達しなかった場合など、講座を中止する場合がございます。中止する必要がある場合は、講座開催日の5営業日前までに、お申し込みいただいたメールアドレスにご連絡いたします。

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2,500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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