公開講座

実践・機械学習プロジェクト演習

講座概要

データ分析を活用したビジネス課題解決の一連の流れを、演習形式で学びます。プロジェクトにデータサイエンティストとして参画したという設定のもと、購買データの分析、および分析結果をもとにしたリピーター増加のための施策立案を担当していただきます。
前処理・基礎集計・モデリングといった分析工程だけではなく、分析の設計、分析結果の解釈、報告書作成、プレゼンテーションまでを4日間で経験できます。 現役データサイエンティストによる講義時間内の面談はもちろん、講義時間外の質問対応(チャットツールを使用)により、プレゼンテーションまで手厚くサポートします。
※本講座は少人数制での開催となります。

本講座のゴール
  • ビジネス課題解決のためのデータ分析の一連の流れを理解できる
  • 前処理・基礎集計・モデリング・精度評価といった分析工程の対応手順について概要を理解できる
  • 分析結果に基づいた施策を考えることができる
  • 分析報告に関するプレゼンテーションや報告書の作成についての作法を理解できる
受講対象者
  • AI・データ分析・DXのプロジェクトに参画予定の方
  • 過去のデータの集計に加え、機械学習による予測を活用した施策立案を学びたい方
  • 分析の設計や報告書作成など、分析以外のスキルを高めたいデータサイエンティストの方
  • 分析の応用範囲を広げたいデータ分析担当者の方
  • Pythonのスキルを実務で活用する方法を知りたい方
    ※Pythonの基礎的な知識や、教師あり学習の手法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」、教師あり学習の理論・実装に関する知識・経験が少ない方は「ビジネスで使える機械学習入門講座(教師あり学習)」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。
受講費用

330,000円(税込)/ 1名

利用環境
  • Zoom ※弊社よりログイン情報をお送りいたします。
  • Amazon WorkSpaces ※弊社よりログイン情報をお送りいたします。
    – Python (Jupyter Lab)
  • Microsoft Office (Excel、Powerpoint)
準備いただくもの
  • PC
  • Webカメラ、マイク、スピーカー ※PC備え付けのもの可
  • インターネット環境

プログラム

1日目

  • 演習概要説明(30分)
  • 各自作業
    • 1人10分 講師と面談

2日目

  • 各自作業
    • 1人20分 講師と面談

3日目

  • 各自作業
    • 1人20分 講師と面談

4日目

  • 各自作業(~14:00)
  • 最終報告
    • 1人20分+質疑応答10分
    • 講師評・解答例説明

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。

教材サンプル

企業向け研修 教材サンプル①分析演習購入者予測
企業向け研修 教材サンプル②分析演習購入者予測
企業向け研修 教材サンプル③分析演習購入者予測
企業向け研修 教材サンプル④分析演習購入者予測
企業向け研修 教材サンプル⑤分析演習購入者予測
企業向け研修 教材サンプル⑥分析演習購入者予測

スケジュール

開催日

合計4日間の講座です。

  • 2022年3月15日(火)9時00分~18時00分
  • 2022年3月16日(水)9時00分~18時00分
  • 2022年3月22日(火)9時00分~18時00分
  • 2022年3月23日(水)9時00分~18時00分

※講義時間外のチャットによるサポート対応日:2022年3月17日~21日
対応時間:平日13時00分~19時00分

定員

6名

開催場所(形式)

オンライン研修(ライブ配信形式)

申込締切

2022年3月8日(火)17時00分 締切

入金締切

2022年3月10日(木)15時00分 締切

お申し込み

本講座に関して

お問い合わせ先

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

申し込みに関して
申し込みからの流れ
  • 申込締切は、講座開始日の5営業日前を予定しています。
  • 事業が競合する企業様からのお申し込みは、お断りする場合がございます。予めご了承くださいませ。
  • お申し込みが多数があった際は、受付できないことがございます。お申し込み後事務局よりご連絡いたします。

更新日:2021年12月6日

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