- ・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）
＊オンライン研修の受講環境について＊ 受講にあたっては、 ・Googleアカウントのご用意 ・Googleドライブの共有アクセス権の許可 ・Pythonを受講ＰＣへインストール ・受講者ご自身に管理者権限のあるＰＣのご使用
をお願いしております。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
お申込み時の注意点 →お申込みから研修当日までの流れ
- ・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】 （更新日：2020年11月20日）
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
本テーマの評価
内容：大変理解できた・理解できた
85.3%
講師：大変良かった・良かった
92.9%
※2019年10月～2020年9月
- 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。
- 実施、実施対象
- 2018年11月 11名
- 業種
- インソース
- 評価
-
内容：大変理解できた・理解できた81.8%講師：大変良かった・良かった81.8%
- 参加者の声
- 特許調査に活かせそうと感じました。
- 社内での新規事業実施に伴うデータ処理に活用していきたい。
- 機械学習と人間にしかできないことを見極め、適切に棲み分けを行って、業務効率化などに活かしたいと考えます。
- 機械学習を通じて営業のチャンスを増やすことができそうです。
- 実施、実施対象
- 2018年3月 12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
- 自社データで何ができるか検証したいと思います。
- 今後の需要予測に活かしたい。アンケートからのデータ抽出に活かしたい。
- ハンズオンを多く含めた研修で理解を進めながら行うことができた。講師の方の説明もわかりやすく良かった。
- Tensorflowを使った何かを実際に活用してみたい。
- AIを使ってできることとできないことを正しく判断したい。
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本テーマの評価-
内容をよく理解・理解- 85.3％
- 講師がとても良い・良い
- 92.9％
※2019年10月～2020年9月
公開講座の年間実績-
- 受講者数※1
- 名
- 開催数※1
- 回
- 講座数※2
- 種
類
- WEBinsource
ご利用社数※2 - 社
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※2
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