1人ひとりのご要望にお応えするため、
進み方に関する質問を講師がマンツーマン（Zoom）で
お答えいたします！
2019年11月から開催し今回で4回目を迎える「50代からはじめる データサイエンス基礎講座」。毎回、『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、高評価をいただいております。
50代の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。
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
- 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
- データのビジネスにおける活用など、専門家への無料個別相談会も可能！
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。
講師プロフィール
データ分析官 兼 講師
2017.7～ 株式会社GRI：データ分析官・講師
主な活動分野：可視化分析（BI）、ETL、ウェブマーケティング分析、豊富なデータサイエンス研修メニューを担当、法人研修も提供。
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
東京大学大学院理学系研究科・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
(*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。
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 機械学習をさわって学ぼう
- 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11月「第3回 50代からはじめる データサイエンス基礎講座」
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」
-
50代・男性
-
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。50代・男性 -
ヤン先生の講義は
分かりやすかったですし、
受講者が本当に中身を理解できるように
工夫されていた。40代・男性 -
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。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。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。50代・女性
開催概要
| セミナー名 | 50代からはじめるデータサイエンス講座 |
|---|---|
| 開催日時 |
2021年7月1日（木）～2021年7月21日（木）までのおよそ3週間
受講申込締め切り日：2021年6月18日
|
| 会場 | オンデマンド型オンライン開催 |
| 主催 | 株式会社インプレス |
| 協力 | 株式会社GRI |
| 参加対象 |
受講に際しての留意事項
|
| 受講料 | 88,000円（税込） |
| 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 |
|
重要事項
-
【重要：利用ソフト、PC等、機器について】
- 受講時は、PCが必要となります。
- 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
- 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。
受講料のお支払い方法について
-
- お支払い方法は、クレジットカード決済または請求書による銀行振込（先払い）のいずれかをお選びいただきます。
- 請求書によるお支払いを選択された場合は、お申し込み確認後、株式会社インプレスより数日で請求書をメール添付（PDF）にてお送りいたします。
※新型コロナウイルス感染拡大防止のためのテレワーク業務体制移行に伴い、お客さまにご不便をおかけしないため、ご請求書類等はPDFでの発行に変更させていただいております。ご了承くださいますよう、よろしくお願い申し上げます。 - 開講日の15日前（2021年6月16日 水曜日）までに指定の口座に受講料をお振込みください。
- 6月16日（水）以降にお申し込みのお客様につきましては、6月28日（月）までのお振込みをお願いいたします。
- 直前お申し込みのお客様は、お申し込みフォームのご連絡欄に、振込可能日をご記入ください。
- 貴社締めの関係でお支払い日の変更をご希望の場合は、お申し込みフォームの連絡事項欄、または事務局までご連絡ください。
- 受講料のお振り込み手数料はお客様のご負担にてお願いいたします。
お申し込み後のキャンセルについて
-
- 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。
- 開講日の14日前（2021年6月17日 木曜日）の正午までにキャンセルのご連絡をいただいた場合、受講料は全額ご返金いたします。
- 6月17日（木）以降のキャンセルにつきましては、受講料のご返金はいたしません。ただし、代理の方のご出席は承ります。
- イベントという商品の特性上、6月17日（木）以降のキャンセルは、受講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。
- お客様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。
- お客様都合による一部ご欠席など、未受講分のご返金はいたしません。予めご了承のうえ、お申し込みください。
-
ご都合により、お振込が間に合わない場合、受講のキャンセルなど、
受講に関する問い合わせは、以下までご連絡ください。ご連絡、お問い合わせ
株式会社インプレス セミナー事務局（担当：石川義貴）
jimukyoku@impress.co.jp
受付時間 10:00～18:00（土・日・祝日を除く）
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大学政策ビジョン研究センター／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3,000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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具体的な作業ステップを
理解できました。