セミナー紹介

新卒でも年収1000万円、優秀なエンジニアには年収4000万円を提示――。AI(人工知能)エンジニアの獲得競争が激しさを増しています。データ分析や機械学習のスキルを持つ優秀なエンジニアは、多くの企業にとって垂ぜんの的となっています。機械学習システムの開発言語として、Pythonの学習熱も高まっています。

これまでAIとは無縁だったSEも、機械学習やPythonのスキルを身につけることで活躍の場は大きく広がるでしょう。しかし、自分で一から勉強するのはハードルが高いと感じている人も多いのではないでしょうか。

本セミナーは、Pythonプログラミングと機械学習モデル構築の基礎を2日間で身につけられる講座です。少人数で演習に取り組みながら、機械学習とはどんな技術かを体感します。最後には総合演習に挑戦し、実践力を高めます。

Pythonは基本から教えるため、Excelが一通り使えるスキルがあればプログラミング経験がなくても参加できます。AIスキルを身につけて一段キャリアアップしたいSEの方はもちろん、現在は非エンジニアだがAIエンジニアとして活躍できるスキルを身につけたい人にもお勧めの講座です。

この講座は、Excelの関数やピボットテーブルを使ってデータ集計ができるレベルの方を想定した講座です。プログラミングは未経験でもかまいません。

開催概要

セミナー名 プログラミング未経験でも参加できる
2日間集中「Python・機械学習」実践講座
日時 2019年11月21日(木)、11月22日(金)2日間とも10:00~17:00(開場9:30)
会場 東京・神保町
データミックス セミナールーム
東京都千代田区神田神保町2-44 第2石坂ビル2階
受講料

138,000円(税込み)

定員 20名
※最少開催人数(10名)に満たない場合は、開催を中止させていただくことがあります。
備考
セミナーご参加に当たっての事前準備のお願い

・無線LAN接続可能なPCをお持ちください(当日は、「Google Colaboratory」を使用します)。
・Webブラウザーの「Google Chrome」、表計算ソフトの「Excel」を事前にインストールしてください。
・Gmailのアカウントを事前に取得ください。
主催 日経 xTECH 日経コンピュータ データミックス

講師紹介

三好 大悟

データミックス データサイエンティスト

慶応大学理工学部卒業。大学時代は、OR(オペレーションズ・リサーチ)と呼ばれる数理的・統計的手法を用いた最適化問題に関わる分野に所属し、主に金融工学における最適資産配分問題や投資計画などに携わる。現職ではデータサイエンティストとして、データサイエンティスト育成スクールや法人研修における講師を担当、またクライアントのデータ分析支援や社内のデータ分析を担当し、「機械学習を用いた、求人広告向け営業活動効率化のためのアルゴリズム開発」「統計学を用いた、転職者・退職者予測や社員モチベーション動向分析といったHR-Tech向けの分析」「数理最適化手法を用いた、物流倉庫の商品配置最適化やバス業者向けのバスルート・バスシフト最適化」などに携わる。

プログラム

【1日目】機械学習の基礎とPythonプログラミング入門
10:00~12:00 【講義】機械学習と統計学の違いを理解する
・統計学とは何か
・主要なデータ分析手法
・統計学をビジネスでどう使うか
・機械学習とは何か
・機械学習と統計学の遣いどころの違い
12:00~13:00 休憩
※お弁当をご用意します。
13:00~14:00 【講義・演習】Excelでディープラーニングを体感する
・ディープラーニングとは何か
・ディープラーニングの仕組みと勾配降下法
・勾配降下法をExcelで体験する
14:00~14:10 休憩
14:10~17:00 【演習】Pythonプログラミング入門
・Python言語の特徴
・Jupyter Notebookとは
・Pythonの文法をマスターする
・Pythonで簡単なプログラミングをする
【2日目】機械学習アルゴリズムの理解と、予測モデルの構築
10:00~12:00 【講義・デモ】主要な機械学習アルゴリズムを理解する
・線形回帰分析
・決定木
・ランダムフォレスト
12:00~13:00 休憩
※お弁当をご用意します。
13:00~14:00 【演習】Pythonによるデータ加工
・データ分析ライブラリ「Pandas」とは
・Pandasを使ってデータを加工する
14:10~17:00 【総合演習】予測モデル構築に挑戦
・不動産仲介会社のサンプルデータを用いて、機械学習の予測モデルを構築する

【お申し込み注意事項】

  • ※満席になり次第、申込受付を締め切らせていただきますので、お早めにお申し込みください。
  • ※お申し込み後のキャンセル、ご送金後の返金はお受けいたしかねます。申し込んだ方の都合が悪くなった場合は、代理の方が出席くださいますようお願いいたします。
  • ※受講料のお支払い: お支払方法が「請求書」の方には、後日、受講証・請求書を郵送いたします。ご入金は銀行振込でお願いいたします。なお、振込手数料はお客様のご負担となりますのであらかじめご了承ください。クレジットカード払いの場合、受講証・請求書の郵送はありません。お支払い手続きにて決済が完了した後、以下「MyPageメニュー」にお申し込み内容と受講証が表示されます。セミナー当日、ご自身で印刷した受講証をご持参いただくか、携帯端末などにMyPageから受講証を表示いただくようお願いいたします。
    <MyPage>https://ers.nikkeibp.co.jp/user/myPageLogin/
  • ※講師企業と競合すると考えられる製品やサービスなどをご提供される会社の方は、主催者の判断に基づき受講をお断りさせていただく場合がございますので、あらかじめご了承ください。
  • ※会場までの交通費や宿泊費は、受講される方のご負担となります。また、お子さま連れでのご参加はご遠慮ください。
  • ※講師の急病、天災その他の不可抗力、またはその他やむを得ない理由により、講座を中止する場合があります。この場合、未受講の講座の料金は返金いたします。