Course
データサイエンス実践コース
対象者
・データサイエンスを基礎から体系的に学びたい方 ・課題発⾒や問題解決するためのデータ分析の⼿法を知りたい⽅ ・実データで実践力を身につけ、データサイエンティストを目指す方
Summary
サマリー
日程
3日間
費用
110,000円
(税込)
形式
オープンコース
事前予習
あり（お申込み後配布）
受講環境
使用環境：Google Colaboratory ブラウザ：Google Chrome 推奨 ディスプレイ：2 画面推奨
Value
研修の特徴
実データを用いた演習形式のデータ分析を通して、統計・数理の基礎知識、データ加工・可視化、解釈・レポーティングを学ぶ講座です。
Goal
研修の到達点
・目的に合わせてデータ加工・可視化を行うことができる状態 ・探索的データ分析を通して課題を発見し、適切なデータ分析、仮説の検証、理論の反証ができる状態 ・分析結果を正しく解釈し、レポートとしてまとめることができる状態
Time Schedule
スケジュール
| 1 日目 | ▪イントロダクション ・データサイエンスとは ・データ分析の活用方法 ・データサイエンスの流れ ・環境構築 ▪Python 速習 ・NumPy, Pandas, Matplotlib / seaborn ・COVID-19data を用いたデータ操作 ▪STEP 1：課題設計 ・データ分析の 5step サイクルについて ▪STEP 2：データの取得・構造化 ・データの取得方法の紹介 ・データ概要 ▪STEP 3：探索的データ分析 ・記述統計の基礎 ・Python を用いた探索的データ分析 ・演習：実践演習 ▪STEP 4：確証的データ分析 ・統計的仮説検定の基礎 |
| 2 日目 | ▪イントロダクション ・Day 1 の振り返り ▪確証的データ分析の実践 ・演習：実データを用いた統計的仮説検定 ▪STEP 4. 多変量解析① ・相関分析 ・単回帰分析 ▪STEP 4. 多変量解析② ・重回帰分析 ・演習/実践演習 ・決定木 ・ロジスティック回帰 ・演習/実践演習 |
| 3 日目 | ▪イントロダクション ・Day1、Day2 の振り返り ▪STEP 4. 多変量解析③ ・主成分分析 ・実践演習 ▪STEP 4. 多変量解析④ ・クラスター分析 ・実践演習 ・課題解決の施策立案 ・レポート作成 ▪総演習 ・課題設定の共有 ・5Step サイクルの実践 ・課題解決の施策立案 ・レポート作成 ▪発表/フィードバック ・分析結果発表 ・講師からのフィードバック ・まとめ ▪アウトロダクション ・おすすめ学習書籍やコンテンツの紹介 ・スキルチェックテスト ・アンケート |
Q&A
よくある質問
Q
プログラミング・機械学習未経験でも受講できますか？A
未経験者でもわかる予習動画をご用意しております。こちらを学習して頂く事でセミナー受講は十分に可能です。もし、不安なようであれば早めに申し込んで頂き、予習の時間を多くとる事をおすすめしております。
Q
請求書は受講前に発行できますか？A
可能です。請求書発行に関する情報は、お申込み後のメールにてご連絡差し上げます。
Q
セミナー中止の可能性はありますか？A
最少催行人数は 5 名です。セミナー開始日の 2 週間前までに最少催行人数に達しない場合はセミナーを中止いたします。中止の場合のみご連絡を差し上げております。
Loading...
