データサイエンス基礎講座2021

数学知識ゼロ、プログラミング経験ナシ
からはじめる機械学習

~ 再び、真冬に機械学習を熱く学べ! ~
2021年2月17日(水)
オンライン講座

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

2021年2月は、インプレスが開催している「データサイエンス基礎講座」の中でも、屈指の人気と高い評価を受ける「数学知識ゼロ、プログラミング経験ナシ、から始める機械学習」を、多数のアンコールと絶賛の声にお応えし、前回授業内容/コンセプトを踏襲し実施いたします。

講師には、このシリーズを牽引するデータ分析の専門家集団である株式会社データミックスを招聘。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。
トータルなデータ分析業務プロセスの演習・体験を通じて、『データアナリシス』の本質の習得と、必要な知識や応⽤⼒を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

  • データ分析や
    機械学習の基礎を
    身につけたい方
  • Pythonを使って
    機械学習や
    データサイエンスを
    学びたい方
  • 将来
    データサイエンティスト
    として活躍したい方

講座の特徴

  • 機械学習の本質の理解、機械学習の効果的な利用ビジネスシーン、 機械学習本の読了/サイト活用ができるような入門的かつ本質的理解が図れるような授業構成。(幅広い役職、部門の方々にも受講可能な構成)
  • 代表的な機械学習アルゴリズムの解説と利用演習、データのモデリング/マイニング処理の演習、現実のビジネスケーススタディを想定した演習まで、体験を通じたトータルなデータアナリシスの理解
  • ビジネスの課題をいかにデータ分析の課題へと落とし込むかのポイントや実際の機械学習プロジェクト進行のための肝を体感的に理解
  • 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

既に、AI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、データ分析やプログラミング未経験の方など、幅広い分野の多くの方々が本講座を通じ「データアナリティクス・機械学習」への理解を深め、データサイエンティストに求められる素養を身に付ける場として活用下さい。

  • ※昨年及び前回実施した『データサイエンス基礎講座』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。
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講師プロフィール

大久保 晋之介 氏
メイン講師
大久保 晋之介 氏
株式会社データミックス
詳しいプロフィールを見る

大学時代は情報学を専攻。
卒業後はエンジニア→システム開発のプロジェクトマネージャー→マッチングアプリのデータアナリストを経験し、2019年からデータミックスに参画。データ分析コンサルティングでは、大手製薬会社、教育系ベンチャーを担当。現在は講師業と合わせて、新規講座の開発・講師/教材の品質管理業務に従事。 閉じる

タイムテーブル

2021年2月17日(水)

9:00~10:30
1限目 【講義】機械学習って結局なんなの?
  • 統計学と機械学習の概要と違い
  • 実務で機械学習を使う上で考えるべき予測性能と解釈可能性
  • データ分析における良くある間違い
  • 教師あり機械学習(予測モデル)
10:40〜12:10
2限目 【講義+演習】エクセルでニューラルネットワークを実装してみよう!!
  • 回帰分析
  • ニューラルネット
  • 勾配降下法
13:10〜14:40
3限目 【講義+演習】Pythonを使ったプログラミング超入門
  • Pythonの書き方
  • 条件分岐、繰り返し処理、関数
14:50〜16:20
4限目 【講義+演習】超速習!機械学習アルゴリズム
  • モデル作成/機械学習アルゴリズムの選択
  • ロジスティック回帰モデル
  • 決定木
  • アンサルブル学習(ランダムフォレスト)
  • 機械学習アルゴリズムを学習するためのポイント(解釈可能性/予測性能/ハイパーパラメーター)
  • 性能評価(評価指標、精度評価、再現率等々)
16:30〜18:30
5限目 【講義+演習】Pandasを用いたデータ前処理と不動産価格を予測するモデルを作るウォークスルー
  • pandasの基本的使い方
  • scikit learnの使い方を理解する
  • 演習:機械学習を使って不動産価格の予測モデルを作る(分析プロセスに沿った演習)
  • 分析目的の明確化/データ準備・データ分析要因と特定/分析/
  • モデリング/アルゴリズム選択/ビジネスインパクト/PDCA
  • 不均衡データとF値の関係


  • 質疑応答
  • まとめ
  • ※ 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

  • データを集める前に今回の勉強が
    出来て、とても良かったです。
    ありがとうございました。
    情報処理サービス勤務・30代・男性
  • 非常に面白く受講させて
    いただきました。
    「途中で遮ってOK」で
    質問のハードルが
    下がったように思います。
    ソフトウェアベンダー勤務・40代・男性
  • 大変ありがとうございました!
    こういう網羅の仕方は
    とても大切だと感じました。
    情報処理サービス勤務・20代・女性
  • 記述統計・推測統計など、
    分野別に解説いただけたのが
    良かったです。
    情報処理サービス勤務・20代・男性
  • ゼロの状態から
    総合的な理解を深められた。
    予想モデル作りはこんなに簡単な
    プロセスなのか!と驚いた。
    製造業勤務・20代・男性
  • 統計や機械学習の概念の勉強として
    とてもわかりやすく参考になった。
    情報処理サービス勤務・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
<数学知識ゼロ、プログラミング経験ナシからはじめる機械学習>
~ 再び、真冬に機械学習を熱く学べ! ~
開催日時 2021年2月17日(水)9:00~18:30
会場 オンライン講座
主催 株式会社インプレス
協力 株式会社データミックス
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
  • データ分析及び機械学習に興味のある方、初心者
  • データ分析等のデータサイエンス業務当マネージャー、スタッフ
  • データサイエンス/アナリステック業務効率化に興味/関心のある企業・各部門の方
  • 情報システム部門、 企画部門
  • サービスプロバイダー/クラウド/ITベンダー等

受講に際しての留意事項

  • ⾼校卒業程度の数学の知識を有する事
  • 実務で2〜3年程度のエクセル利⽤経験を有する事 (Excelでピポットテーブルを使って集計できるレベルが望ましい)
  • 座学・講義受講のみを希望する方も受講可能
受講料 88,000円(税別80,000円)
参加特典 オリジナルテキスト

書籍 『直感でわかる!Excelで機械学習』 画像  
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2021年2月1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、2月3日(水)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

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、講義ではGoogle Colaboratoryを使用いたします。
推奨ブラウザは、Google Chromeとなります。

受講生には、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。
あわせて下記の受講環境についてのご質問等もお受けいたします。

<注意及び禁止事項等>

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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

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2,000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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