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データ分析 ～基礎～
| コースコード | AI01F |
|---|---|
| 受講料 |
99,000円（税込） ／90,000円（税抜） |
| 講習日数 | 1日間 |
| 開始日 (申込締切前) |
遠隔ライブ 5月15日/7月9日/7月22日 |
データサイエンティストに必要とされる分析の基礎知識、データ分析の一連のプロセス(データ観察～データ加工～データ分析～評価)を演習をとおして学習します。
機械学習のデファクトスタンダードであるJupyter Notebook上で、Python(numpy、pandas、scikit-learn)を使い学習します。
- データサイエンティストとして必要な分析の基礎知識（回帰分析、交差検定、過学習など）を説明できる。
- データ分析の一連のプロセス（データ観察～データ加工～データ分析～評価）を把握できる。
「データ分析のためのPython基礎1-プログラミング編-」コースを修了、または同等知識をお持ちの方。
| 1日目 | AM | 1．データ分析に必要な基礎知識 ・AI、機械学習、ディープラーニング ・人工知能（AI）とは何か？ ・AI・アナリティクスの代表事例 ・機械学習の種類(教師あり学習、教師なし学習) ・回帰、判別 ・教師あり学習の代表的なアルゴリズム(線形回帰分析、決定木) 2．データ分析のプロセス ・データ分析の流れ ・データ入手～データ観察 ヒストグラム、散布図 ・データ加工 欠損値対応、ダミー変数化、標準化 ・モデルの作成と評価 予測モデル（予測式）の作成 データ分割(ホールドアウト法、交差検証) 過学習 学習と予測 回帰の評価指標(MAE、RMSE、決定係数) 判別モデルの評価指標(混同行列、正解率、適合率・精度、再現率、F値) |
PM | 3．実習 ・分析演習の流れ ・Jupyter Notebook、Python、Pandasのおさらい ・データ観察(件数、基本統計量、ヒストグラム、相関行列、ヒートマップ、散布図、外れ値) ・データ加工(標準化、ダミー変数化) ・データ分析(精度確認、影響度の大きい変数の確認、過学習の確認) |
■参考URL■
NECアカデミー for AI
■遠隔ライブ受講について■
＜■本コース受講にあたっては、事前の準備が必須となります。＞
お申込みの前に、事前準備をご確認ください。また、ご受講の際は、研修開始前までにご準備ください。
◎事前準備
◆遠隔ツール ：Zoom
Zoomに関する準備手順は、Zoom受講マニュアルよりご確認ください。
※本研修ではZoomの機能中、「チャット」、「名前の変更」を使用いたします。
また、Zoomの利用に際し、下記が必要となりますので、あらかじめご用意ください。
1.インターネットに直接接続ができるPC
2.Zoomで使用可能なマイク（質問用として使用することがあります）
◆演習用ソフトウェア：
以下のいずれかのWebブラウザの準備をお願いします。
Edge、Chrome、Firefox の最新から3つ以内のメジャーバージョン
◆教材 ：電子教材
研修当日の開始時に配布します。（研修開始7日前以降に事前送付する場合もございます。）
※本研修では、電子テキスト＋Zoom講師画面共有での説明が行われるため、サブディスプレイのご利用をお勧めいたします（必須ではありません）。
◆その他の準備 ：ファイル共有
本コースでは、ファイル共有のためにOneDriveを利用します。
研修開始前に、OneDrive（テストフォルダ）へのアクセスが可能かどうかご確認ください。
◆グループワーク：無し
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本研修はNEC アナリティクスコンサルティング統括部との連携案件となります。
そのため、受講者データを同事業部と共有させていただきます。
共有する情報は、本アンケートにご記入頂いた回答、受講コース名、会社名、所属、お名前、電話番号、E-mailアドレス、職種の項目になります。