2016年7月から数えて今回9回目の開催となる本講座。延べ250名以上の方に受講いただき、毎回好評をいただいています。
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、前回の構成・内容を踏襲しながらも、新たな企画も加えて、実施いたします。
メイン講師には、今回で数えてシリーズ通算8回目の講義担当となる株式会社Anahub(アナハブ)の代表取締役 庄司幸平（しょうじ こうへい）氏が務めるとともに、前回と同様、今回の講義内容の企画・構成・実施及び総合ディレクションにも携わります。
本セミナーはこのような方に向いています
- これから
データ分析をはじめる、
もしくは初心者の方 - データ分析を始めたいが
何から始めればいいか
わからない - 機械学習の導入を
検討している
企業担当者の方
講座の特徴
- 講義・演習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
単に聞くだけではなく実際に手を動かす内容を盛り込んだセミナーとして企画しました。具体例や実際の演習から実ビジネスにおいてデータを価値あるものにするための技術、必要な知識や応用を身につけることを目的としています。
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。
講師プロフィール
代表取締役
2010年 京都大学大学院 理学研究科 博士後期課程退学後、理化学研究所にて素粒子物理学を研究。米国ブルックヘブン国立研究所にて、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を行う。
2014年から先進データサイエンティスト企業で、データサイエンティストとして、金融業やEC業、製造業向けにディープラーニングなどのAIを活用したビジネスを推進。同社の執行役員を経て、独立。2018年10月より現職。
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タイムテーブル
2021年1月28日（木）
- ※授業内容・授業時間については、授業進行の状況で内容・遅速の変更がある可能性があります。あらかじめご了承下さい。
- ※90～120分の間隔で、随時休息が入ります。
- ※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。
受講生の声
2020年1月「データサイエンス基礎講座2020＜機械学習/AIアプリ開発力養成編（シナリオ作成・構築・運用）＞」
-
ソフトウェアベンター勤務・20代・男性
-
実践的で
理解を深められました。情報処理サービス勤務・30代・男性 -
分析の過程を段階的に体験でき、
とても理解しやすい構成だった。
講師の方の補足説明もあり良かった。ソフトウェアベンター勤務・20代・女性 -
とても分かりやすかった。
実際の実例の紹介、データを用いた
ハンズオントレーニング等が
とてもよかった。金融業勤務・20代・男性 -
機械学習に関して
短くわかりやすくまとまっていて、
使いやすいと思います。コンサルティング関連勤務・40代・男性 -
データ分析のノウハウが
積まっているのがよかった。情報サービス業勤務・30代・女性
開催概要
| セミナー名 | データサイエンス基礎講座2021＜機械学習/AIシステム開発力養成編＞ |
|---|---|
| 開催日時 | 2021年1月28日（木）10:00～18:00 |
| 会場 | オンライン開催 |
| 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 |
| 参加対象 |
|
| 受講料 | 早割：55,000円（税別50,000円）※2021年1月8日（金）までのお申し込み分 通常：66,000円（税別60,000円） |
| 参加特典 | 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 |
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重要事項
-
今回のセミナーでは、WEBセミナシステム「Zoom」を利用します。
Zoomを利用できる環境を準備できる事が必須となります。
加えて、演習時には、操作しやすい環境（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。※通信が安定しているネットワーク環境（Wi-Fi等）での接続をお勧めいたします。
また、受講可となった方にのみ、後日受講用URL、ID、パスワード等をメールでご連絡いたします。＜注意及び禁止事項等＞
- 受講対象に記された条件を満たす方のみ、受講可能です。条件に満たない方の受講については厳禁といたします。
- 事前の連絡無しに、お申込みされたご本人以外の方が受講することはできません。
- 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。
- 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。
- 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。
受講者には、改めて、受講環境・テストデータ等をメール等でご連絡いたします。
また、受講時に、ダウンロード、インストールする際は、ご自身の責任において行っていただきます。
よくある質問
▼ 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
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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研修を受けているが、
今回が一番わかりやすかった。