機械学習の1つである教師あり学習について、モデル作成・予測までの一連のステップを習得することができます。
本講座では、教師あり学習の手法のうち、ビジネスに活用しやすい決定木・ランダムフォレストを扱います。
また、機械学習のプロジェクトで必須となるデータの前処理、基礎集計、データ分割などのステップについて、実案件での実施例や失敗経験などを交えながら現役データサイエンティストが解説します。
講義形式での概要・理論の説明とともに、ハンズオン形式でPythonでの実装も体験していただきます。
演習では、講義で学んだ知識をもとに、実務での活用を想定したモデル作成・予測を実施していただきます。
実施概要 | |
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開講日 | 合計2日間の講座です。 2021年3月9日(火)9時00分~18時00分 2021年3月10日(水)9時00分~18時00分 ※本講座は2020年9月28日(月)~29日(火)開催講座、2020年11月25日(水)~26日(木)開催講座と同じ内容です。 |
申込締切 | 2021年3月2日(火)17時00分 締切 |
入金締切 | 2021年3月5日(金)15時00分 締切 |
定員 | 15名 | 受講対象者 |
※Pythonの基礎的な知識について学習済みの方が対象となります。Pythonを使ったことがない方は「データ分析のためのPython基礎講座」を受講したうえで本講座を受講することをお勧めします。 |
本講座のゴール |
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受講費用 | 165,000円(税込)/ 1名 |
利用環境 |
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準備いただくもの |
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申込フォーム |
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プログラム ※プログラムは予告なく変更になる場合がございます。ご了承ください。 | |
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1日目 2021年3月9日(火) 2日目午前 2021年3月10日(水)午前 |
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2日目午後 2021年3月10日(水)午後 |
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本講座に関するお問い合わせ先 | |
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株式会社ALBERT 「データサイエンティスト育成支援公開講座」事務局 Email: dst_open@albert2005.co.jp |
更新日:2020/11/06