実務で活かせる!
データサイエンス徹底演習コース

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データサイエンス徹底演習コースとは?

scikit-learnを使用してのモデルの構築方法から始まり、前処理モデルの構築・チューニングモデルの検証を学び、機械学習の最適なモデル構築方法、実装方法の習得を目指します。

  • 代表的な機械学習の実装方法だけではなく、それぞれの特徴も学ぶことでより深い理解を得ることができます。
  • 実務に直結する技術/知識を中心に、直ぐに仕事に活かせる内容を学んでいきます。

取得可能スキル

Python

Pythonの基礎文法、数値計算用のライブラリであるNumpy、データを操作に特化したPandas、データの可視化に用いるMatplotlibの使い方をマスターすることができます。

scikit-learn

Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnの使い方を理解できるようになります。 scikit-learnを使用して標準化などの前処理やモデル構築、それぞれの手法に対してハイパーパラメータのチューニングなどの方法を習得することができます。

機械学習の手法

教師あり学習では重回帰分析、SVM、決定木分析、ニューラルネットワーク 、xgboost。教師なし学習ではクラスタリング、主成分分析などの手法を理解し、状況に応じた手法の取捨選択ができるようになります。

こんな方におすすめ

  • 実務で使えるデータサイエンスを学びたい方
  • 機械学習の最適なモデル構築のプロセスが学びたい方
  • 機械学習の手法の選択方法、ハイパーパラメータのチューニング方法を知りたい方

カリキュラム

  • 1日目
  • 2日目
  • 3日目
  • 4日目
時刻 トピック 内容
13:00 ~ 14:00 イントロダクション
  • 機械学習とは?
  • 機械学習の開発フロー
  • データサイエンティストの立ち位置
  • 最適なモデル構築のプロセス
14:10 ~ 16:10 重回帰分析(回帰)
  • Pythonの基礎 (for, if文, numpyなど)
  • Pandasによるデータベース操作
  • Matplotlib&Seabornでグラフの描画
  • Scikit learnで重回帰分析を実装
16:20 ~ 17:00 演習
  • 回帰問題 (重回帰分析)
宿題
  • 結果の考察
時刻 トピック 内容
13:00 ~ 15:00 データの前処理
  • データの正規化
  • 外れ値除去 : 3σ法とハンペル判別法
  • 相関関係、 決定係数の確認
  • 欠測値補完
  • 特徴量変換
  • 特徴エンジニアリング
15:10 ~ 16:00 回帰分析の代表的手法と実装方法
  • 線形と非線形
  • サポートベクターマシン
  • 決定木
  • ニューラルネットワーク
16:10 ~ 17:00 決定木分析(分類)
  • 決定木分析の実装
  • 決定木分析とは
  • PrecisionとRecall
宿題
  • モデルの最適化
時刻 トピック 内容
13:00 ~ 14:20 モデルの最適化
  • ハイパーパラメータとは
  • ハイパーパラメータの調整方法
  • Grid Search
  • ベイズ最適化
    14:30 ~ 16:00 分類問題の代表的手法
    • SVM(サポートベクターマシン )
    • ランダムフォレスト
    • ニューラルネットワーク
    • xgboost
      16:10 ~ 17:00 教師なし学習
      • 主成分分析を使用して結果を可視化
      • クラスタリング(k-means)
      宿題
      • 各分析手法に対してGrid Searchを適応
        時刻 トピック 内容
        13:00 ~ 13:40 ハイパーパラメータの最適化
        • Grid Searchの最適な適応方法
        13:50 ~ 15:50 ケーススタディ(実践)
        • 実データで分類問題
        • 前処理
        • 手法の選択
        • モデルの最適化
        • 結果の可視化
        16:00 ~ 17:00 解説
        • 演習の解説
        • セミナーの振り返り、今後の展望

        概要一覧

        スケジュール

        11/7, 14, 21, 28(水)13:00~17:00(開場:12:30)
        1/29, 2/5, 2/12, 2/19(火)13:00~17:00(開場:12:30)

        料金

        200,000円/名(税別)

        開催場所

        東京都千代田区内神田3-2-9 SPビル 4階

        備考

        事前学習/準備
        ・Udemy動画視聴(脱ブラックボックスセミナー 初級, 中級視聴)
        ・Pythonの環境構築
        ※上記の事前学習/準備に関する資料はお申し込み完了後に弊社からご提供させて頂きます。

        アクセス

        山手線 神田駅 徒歩3分
        東京メトロ丸の内線 大手町駅 徒歩11分
        総武本線 新日本橋駅 徒歩8分

        セミナー申込

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        備え付けWindows PC使用について

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        支払い

        ※ 請求書払いは法人申込の方が対象。
            また受講初日の翌月末払いとなります。


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