- ・Ｐｙｔｈｏｎ言語の基本文法を身につけたい方
- ・回帰分析とディープラーニングについて理解を深めたい方
- ・実際にプログラミングを使用した業務に従事したことのある方
- （※システムエンジニア、プログラマーの方々を対象とした講座です）
Ｐｙｔｈｏｎで学ぶ機械学習～回帰分析とディープラーニング（２日間）
研修No.6950400
本研修は、オンラインでも実施可能です。日程がない場合はお気軽にご相談ください
対象者
- 若手層
- 中堅層
- リーダー層
よくあるお悩み・ニーズ
- ある程度のプログラミング知識はあるものの、機械学習についてはよくわからない
- データ集計や分析業務を普段から行っており、もっと効率よいやり方を探している
研修内容・特徴outline・feature
本研修は、機械学習の手法の基礎的な理解を深め、簡単なモデルで実践することを目指しています。機械学習分野で使用頻度の高いＰｙｔｈｏｎ言語の基本文法を身につけたうえで、実際にPCを使ってモデルを動かします。
機械学習の中でも、回帰分析とディープラーニングという２種類のアプローチで分析を行い、結果を比較対象することで、それぞれの持つメリットや適した利用シーンについて理解を深めます。
＊この研修ではＰＣを使用します＊
研修会場にノートＰＣをご用意をしております
（持ち込んだＰＣのご利用はできません）
到達目標goal
- ①Ｐｙｔｈｏｎ言語の基本文法を身につける
- ②回帰分析とディープラーニングの２つの機械学習について理解を深める
研修プログラムprogram
| 内容 | 手法 | |
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講義 | |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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講義 ワーク | |
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講義 | |
スケジュール・お申込みschedule・application
注意事項
- 同業の方のご参加はご遠慮いただいております
- 会場やお申込み状況により、事前告知なく日程を削除させていただくことがあります
【新型コロナウイルス感染症への対策について】
セミナールーム開催の場合、受講者さまの安全確保のために、定員半減、ビニールシールド設置、会場消毒など「８つの感染症対策」を実施しております。詳細はこちらのページをご覧ください。
よくあるご質問
変更・キャンセルはいつから発生？いくらかかりますか？受講者の評価evalution
- 実施、実施対象
- 2021年8月 6名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた
83.3%講師：大変良かった・良かった
83.3% - 参加者の声
- 決済アプリにおける売上予測や社内データの分析、新サービス立案などに活用したい。ＡＩが身近に感じられたので有益だった。
- Ｐｙｔｈｏｎの基本文法を開発に活かします。特にディープラーニングのプログラミングについてはテキストも参考にしつつ取り組みます。
- 実施、実施対象
- 2020年11月 6名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた100%講師：大変良かった・良かった83.3%
- 参加者の声
- 社内にある顧客情報などのビッグデータから、機械学習・ディープラーニングを用いて、どんな研修をいつ開催すれば申込者数が最大化するのか答えを導き出します。
- 実際にコーディングを行い、機械学習のモデルを触ることができました。まずは業務で活用できる部分を探し、実装することでどれくらい業務改善につながるかコストパフォーマンスを確認して取り組みます。
- ―から予測モデルを作成する概要をつかむことができました。社内での試験結果で何が要因となっているかわからない事象に対しての、トラブルシュートの方法の一つとして今後活用します。
- さっそく業務の中の自動化できそうなもので機械学習等を試し、実用化を図ります。
- ログの分析手法の一つとして、多角的な調査を行おうと思いました。また、現在可視化できていないデータや、上手く利用されていないデータの利活用にも繋げます。
- 実施、実施対象
- 2020年2月 10名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた90%講師：大変良かった・良かった100%
- 参加者の声
- 何ができるか、どのように作りこむのかを今回は理解できた。これからどのようなシーンに利用できるのかを考えていく。
- ＲＰＡでは判断できない業務の自動化に活かしたい。
- データ分析で学習した内容は早速、自社に戻って利用したいと考えています。
- Ｐｙｔｈｏｎを使ったデータ処理・解析に役立てていきたいと思います。
- データ分析により数値化した分析結果を基に意思決定する。
- 実施、実施対象
- 2019年12月 8名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた0%講師：大変良かった・良かった0%
- 参加者の声
- 機械学習を自社生産ラインの品質管理に使っていきたい。
- 大量の地図データを持っているのでまずは分析をやってみようと思った。
- 実際にプログラムをみながら学習できたので理解しやすかった。
- 業務で出てくるデータの解析に回帰分析を活用したい。
- 実施、実施対象
- 2019年2月 6名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた83.3%講師：大変良かった・良かった100%
- 参加者の声
- 機械学習の概要とPythonの導入部分を学べたので、さらに詳しく情報を集めてCRMデータの分析で活用したい。プログラミングのレベルが高いのではと不安があったが、初心者にも分かりやすく配慮していただいたので理解度が高まった。
- 製造の品質と生産性向上、営業・マーケティング分野での活動サポートや自動化に活かしていきたいです。
- 現状は分析のみのため、予測などにトライしてみたい。
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