データサイエンティスト育成講座 株式会社ブレインパッド

機械学習による問題解決実践【データサイエンティスト入門研修】

プログラム概要


本講座では機械学習を用いたビジネス課題解決へのアプローチと総合演習で実践力を鍛えます

ビジネス課題の解決に機械学習をどのように用いてアプローチしていくかを、講義とケーススタディを通じて学んでいきます。 

ログデータ、センサーデータ、ソーシャルデータなどに代表される大量データの分析を行うためには、機械学習の活用が非常に有効です。本講座では、SVM(サポートベクトルマシン)などの手法の修得を通じて、機械学習を実践する方法を身に付けることができます。総合演習では、受講生が自社の分析担当者になった想定で、特定の商品の購入者予測などのモデルを作成し、プレゼンテーションを実施します。

対象者
  • 業務で機械学習を活用した分析プロジェクトに携わることになった初学者の方
  • 機械学習の基礎的な考え方を身に付けたい方
  • Pythonを使った機械学習の分析手法・ライブラリの活用法を習得したい方
  • 機械学習を用いた分析プロジェクトに関わることになったマネジメント層の方
  • 機械学習によるビジネス上の問題解決の一連のプロセスを体験したい方
  • 機械学習を使った分析結果を業務改善に生かす方法を知りたい方
メリット
  • 座学で理論を学ぶだけではなく、演習で実データを対象とした問題解決に取り組むため、機械学習をビジネスで活用するためのヒントや注意点、実装で役立つポイントをバランスよく習得できます。
  • 機械学習を頭で理解するだけではなく、一連の分析プロセスを演習形式で体験できるため、自身がスムーズに分析に取り掛かれるのはもちろんのこと、分析担当者に業務を依頼する際にも、円滑なコミュニケーションが期待できます。
受講料

1名様 220,000円(税込)

受講前提
  • 高校数学程度の知識がない場合でもご受講いただける内容となっております。
  • 講義はサンプルコードを用いて解説をメインに進行します。演習はPythonで主体的にプログラミングできるスキルが求められるため、PythonまたはPython以外のプログラミング経験があることが望ましいです。
  • Zoom・BOXをご利用いただける方
  • 受講環境をご準備いただける方
    ※詳細はオンライン受講におけるガイドラインをご確認ください。
     ◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら
学習目標

機械学習を用いた予測モデルの学習・推論・評価の一連のプロセスを実行でき、プロジェクトの目的に沿った、データに基づく意思決定を実践できるようになること

利用環境Python、JupyterLab、Microsoft Office(Excel、PowerPoint)
使用ツールおよび準備いただくもの

詳細はオンライン受講におけるガイドラインをご確認ください。
 ◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら

カリキュラム


PART1

【講義:120分】

・機械学習とは

 -機械学習の活用シーン

 -機械学習の種類

 -本研修で扱う機械学習(分類)

・サポートベクターマシン(SVM)

 -分類における機械学習の役割

 -分類に使われるアルゴリズムの例

 -SVMの境界の決め方

 -線形分離不可能な場合

 ーカーネル法による問題解決

 -特徴量と分類の正解率の関係

 -scikit-learnパッケージを用いた機械学習の概要

PART2

【講義:120分】

・機械学習による分類モデル作成の流れ

 -機械学習の目的

 -分類に影響する問題:過学習

 -分類の良さ(汎化性能)を確認する方法:ホールドアウト検証

 -K-分割交差検証

 -チューニング

 -SVMのハイパーパラメータ

 -グリッドサーチ:ハイパーパラメータの最適な組合せの見つけ方

 -機械学習におけるモデル作成の流れ

 -対象の割合が偏るデータの分類

PART3

【ミニ演習:240分】

・過去の購買履歴データを用いたユーザの属性推定モデルの作成を特徴量の選定から行い、予測精度の評価まで行う

 -設定

 -家計簿スマホアプリの概要

 -変数一覧

 -手順

 -雛形スクリプトの解説

 -参考:データ型の変換

・結果発表/講師評 

PART4

【総合演習:480分】

・過去の購買履歴データを元に商品購入者の予測モデルを作成し施策提案を行う

 -分析設計
・ターゲットの選定
・特徴量の探索

 -中間発表

 -モデル構築と検証

・最終発表/講師評

テキストイメージ


弊社のデータ分析・活用に関する地検と人材育成のノウハウを元にした独自のテキストです。

機械学習講座では、機械学習アルゴリズムに注力してビジネス課題を解決します

【ポイント1】
実際の業務で活用できるガイド
ビジネス課題の解決に使われることの多い代表的な機械学習アルゴリズムに注力して使い分け方を説明

機械学習講座のテキストでは、実際の業務での活用を想定した評価方法などを解説

【ポイント2】
実務視点での予測とモデル評価
実際の業務での活用を想定し、モデルの評価方法や精度向上のヒントを、図解を交えて平易に解説

開講スケジュール


 

開講日2024年06月13日(木)
講座期間
  • 1日目 2024年06月13日(木)09:00~18:00
  • 2日目 2024年06月14日(金)09:00~18:00
定員

30名

開催場所

オンライン ◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら   

  • ・社用PCで参加予定の方は、貴社のセキュリティ上、Zoom・BOXと各講座で必要なソフトウエアを使用できるか事前にご確認の上、お申込みください。

受講料

1名様 220,000円(税込)

お申込み

お申込みフォーム

開講日2024年09月12日(木)
講座期間
  • 1日目 2024年09月12日(木)09:00~18:00
  • 2日目 2024年09月13日(金)09:00~18:00
定員

30名

開催場所

オンライン ◆オンライン受講におけるガイドラインはこちら   

  • ・社用PCで参加予定の方は、貴社のセキュリティ上、Zoom・BOXと各講座で必要なソフトウエアを使用できるか事前にご確認の上、お申込みください。

受講料

1名様 220,000円(税込)

お申込み

お申込みフォーム

その他の講座や開催日程は「開講スケジュール」のページをご覧ください。

機械学習による問題解決実践を受講された方の声


受講後インタビュー「受講生の声」

受講後アンケートより

機械学習への興味が増したのでこれを機に更に学習を進めるモチベーションとなりました。(男性・20代)

どうしても総合演習は難しかったですが、難しいのは当たり前ということもあると思いますので、それを体験できただけでもよかったのかなと思います。(男性・20代)

とっつきにくかった機械学習を体験でき、今後の手掛かりになったと思う。(男性・30代)

※受講後アンケートについてもっと詳しく知りたい方は『直近講座の受講者アンケート結果はこちら』をご覧ください。「受講者の受講目的」、「講座内容に関する満足度」、「講師に関する満足度」、「講座の難易度」、「講座全体の満足度」などをグラフでまとめてみました。これから受講しようと考えている方、受講を迷っている方にはぜひ参考になると思います。

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