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


機械学習を用いて、ビッグデータなどの大量データの分析を行い、データに基づく意思決定を実践しビジネスへの活用を目指す

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)、ベイズ推定/MCMC(マルコフ連鎖モンテカルロ法)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。

学習目標

機械学習を用いて、大量データの分析を行い、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R、Rstudio、JAGS、Amazon EC2、PostgreSQL、Microsoft Office(Excel、PowerPoint)
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。
受講人数

最大30名

受講料

1名様 216,000円(税込)

対象者
  • 業務で機械学習が必要になった方
  • 機械学習を用いた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
  • 機械学習の基礎的な考え方を身に付けたい方
  • 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
  • Rを使った機械学習の分析方法を習得したい方
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。

カリキュラム


PART1

【講義:90分】

・分析のプロセス

 -ビジネスの理解~施策  

  展開までのプロセス

・機械学習入門

 -古典的統計学の憂鬱

 -機械学習の流れ

 -アルゴリズムの種類

・練習問題

【講義:90分】

・サポートベクトルマシン

 -カーネル法

 -実践SVM

 -交差妥当化

・練習問題

【演習:60分】

・演習(応用)

 -データの理解

 -基本統計量

 -視覚化

 -分析

 -結果の評価

PART2

【講義:60分】

・解の推定

 -尤度とは?

 -最尤推定法

・ベイズによる推定

 -同時確率と条件付き確率

 -ベイズの定理

 -事前分布と事後分布

・マルコフ連鎖モンテカルロ法

 -マルコフ連鎖とは?

 -モンテカルロ法とは?

 -ギブスサンプリング

 -実践MCMC

・収束判定

 -時系列プロット

 -自己相関関数図

 -Gewekeの方法

PART3

【講義:60分】

・機械学習の応用

 -モデリング

・選択行動の分析

 -選択モデルの考え方

 -ロジスティック回帰モデル

【演習:60分】

・ソフトウェアの使い方

 -RとJAGSの使い方

 -MCMCによる分析

 -結果の見方

 -収束判定

【演習:60分】

・演習(応用)

 過去のアプリ利用履歴データを元に、スマホアプリの利用予測を行い、
 利用促進(離脱低減)を目指す。

 -モデリング

 -RとJAGSの実装

 -分析

 -結果の評価

 -結果の解釈 

PART4

【演習:480分】

・総合演習

 過去の購買履歴データを元に該当店舗における購入者の予測を行い、

 予測精度を示す。

・中間発表

・最終発表

・まとめ/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。

実際の業務で活用できるガイド

【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

機械学習による問題解決ができるデータサイエンティスト向けテキスト

【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


開催日程は「開講スケジュール」のページをご覧ください。

直近の開講スケジュールは下記です。

  • 「機械学習による問題解決実践Rによる統計解析」9月開催
    2018/12/13~2018/12/14
  • 「機械学習による問題解決実践」12月開催
    2019/02/21~2019/02/22

受講生の声


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)

お申込みについてはこちら お問い合わせ・資料請求はこちら