機械学習・人工知能のためのデータサイエンスの基礎
募集を終了いたしました。たくさんのお申込みをありがとうございました。
日時
2024年12月12日（木）、19日（木）9:30～16:40
定員および対象
15名 先着順にて承ります。
- データを収集し統計処理を行う業務に取り組む中小企業の技術者の方
- 収集したデータから知りたい情報を得るための基本方法や手段を知りたい方
- データ処理の基礎から学習し、Pythonによる処理を演習を通して理解したい方
- 機械学習や人工知能の学習で基礎知識の不足を感じている技術者の方 など
会場
１日目（３月１８日）のみ、オンライン参加も可能
かながわサイエンスパーク内講義室（川崎市高津区坂戸3－2－1）
Map・アクセス詳細はこちら
- ＪＲ南武線「武蔵溝ノ口」・東急田園都市線「溝の口」下車 シャトルバス 5 分
- JR 新横浜駅より東急バス（有料）直行「溝の口駅」行き30 分 「高津中学校入口」下車徒歩3分 東急バスのアクセスはこちら
※感染症対策を実施の上で開催いたします。 感染症対策の詳細はこちら
コースの狙い
データサイエンスの基本概念と技術を体系的に学び、受講者が基礎知識を習得し、業務やプロジェクトに応用できるスキルを身につけることを目的とした講座です。次のステップで進めます。
まず、データサイエンスの主要概念や用語を学び、全体像を把握して基礎知識を固めます。
次に、データの収集、整理、前処理、解析の各プロセスを学び、Pythonプログラミング言語を使ってデータ操作や可視化の技術を習得します。また、統計、確率、線形代数、微積分など、理論的な基盤となる数学の基礎知識もなるべくカバーしたいと思います。
さらに、データサイエンスの基本的なアルゴリズムやモデルについて学びます。クラスタリング、主成分分析などの基本手法を説明し、データから有用なパターンや洞察を引き出す能力を養います。
オープンデータセットを用いて理論を実践に応用し、問題解決能力を養い、データサイエンスの技術を業務に活かせるようにします。継続的な学習を促進するために、受講者が自己学習を行うことができるように講義や実習資料を提供し、基礎知識と技術の復習ができるよう配慮します。
この講座は、初心者から中級者まで幅広いレベルの受講者を対象としており、データサイエンスの基礎をしっかりと理解し、実践的なスキルを身につけることを目指しています。受講者がこれらの技術を活用し、キャリアやプロジェクトで効果的な成果を上げられるよう支援いたします。
講師
東京科学大学 データサイエンス・ AI全学教育機構 特任教授 宮﨑 慧 氏
カリキュラム日程および講義内容
2024年12月12日（木）9:30～16:40
【講義】データサイエンスとは・Pythonの説明
データサイエンスの意味と目的について説明し、データ分析の注意点を紹介します。
【演習】Google Colaboratoryの使い方とPythonの入門
Google Colaboratoryの基本操作とPythonの基本文法、データ型、関数、制御文を学びます。
【講義】データ分析の基礎
記述統計（平均、分散、相関係数など）と推測統計（仮説検定など）を説明します。
【演習】データ分析の基礎
基本的な統計量、相関係数、仮説検定、データの可視化をPythonを用いて演習形式で学びます。
2024年12月19日（木）9:30～16:40
【講義】分類とモデル評価・階層的クラスタリング
データの分類方法（決定木分析）とその評価方法、 階層的クラスタリング手法を説明します。
【演習】分類とモデル評価・階層的クラスタリング
Pythonを使ってサンプルデータを分析し、決定木分析、評価手法、階層的クラスタリングを体験します。
【講義】非階層的クラスタリングと次元削減
非階層的クラスタリング手法とデータの次元を減らして可視化や分析を簡略化する方法を講義します。
【演習】非階層的クラスタリングと次元削減
Pythonを使ってK-meansクラスタリングとPCA（主成分分析）を実装し、データのグループ化と次元削減を体験します。
受講料（消費税を含む）
21,000円
後援・協賛
川崎商工会議所 株式会社ケイエスピー
お問い合わせ
人材育成部 教育研修課 教育研修グループ
TEL：044-819-2033
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