セミナー紹介

こんな方におすすめです
  • データ分析を実務に取り入れたい現場のビジネスパーソン/技術者
  • AI導入コストを抑えて試したい方
  • AI導入でつまずきを感じている方

 AI(人工知能)やIoT(インターネット・オブ・シングズ)で壁にぶつかる企業が増えています。高額な投資をしてAIを導入したが思うような精度が出せない、といったケースが少なくないのです。

 講師は、今も現役でIoTやマーケティングなど顧客のプロジェクトを担当するアナリストです。所属部署は1年間に100件以上のプロジェクトに関わり、AI導入を成功に導くノウハウを持っています。それを基に“本当に成果を上げる”ための方法や勘所を伝授するのが本講座の特徴です。

 AI活用で成果を出す上でカギとなるのは、利用するデータの中身です。データの欠損や誤り、量の不足などの不備があると、機械学習の精度は高まりません。不適切な結果を導き出し、企業の意思決定を誤らせる危険性もあります。

 これを防ぐには、データの中身をよく知る人が事前にデータを整備(前処理)しておくことが重要です。それを基に機械学習を実行して結果を評価し、試行錯誤しながら精度を高めていくアプローチが欠かせません。

 本セミナーは、この一連の流れを2日間で理解します。オープンソースのデータ分析・機械学習ツール「KNIME」と、事業の現場によくあるリアルなデータを利用。データの前処理から分析、精度評価までを実体験しながら学びます。

 KNIMEはマウス操作で利用でき、プログラミングは不要です。データ分析や機械学習に関する専門知識がない初心者でも参加できます。

開催概要

セミナー名 実プロジェクトで得た日立のノウハウを開示
オープンソースで学ぶ「データ分析」実践講座
日時 2019年12月19日(木)~12月20日(金) 10:00~16:30 (開場9:30)
※各日ともに、昼食・お飲物付き
会場 東京・秋葉原
ステーションコンファレンス万世橋
・東京メトロ 銀座線神田駅 6番出口徒歩2分
・東京メトロ 丸の内線淡路町駅 A3出口徒歩3分
・都営地下鉄 都営新宿線小川町駅 A3出口徒歩3分
・JR 秋葉原駅 電気街口徒歩4分
受講料

120,000円(税込み)

定員 40名
※最少開催人数(15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

  • Windowsが動作するノートPCをご持参ください(Windows 7以上)。
  • 事前に以下のWebサイトからKNIMEをダウンロード、インストールしてください(無料)。
    https://www.knime.com/downloads
    ※ユーザー登録が必要です。
  • 当日使用する演習データを事前にPCにダウンロードしてください。
    ※ダウンロード用URLは申込完了後にお知らせします。
主催 日経 xTECH 日経コンピュータ
【プログラム協力】日立産業制御ソリューションズ

講師紹介

太田 佳秀

日立産業制御ソリューションズ
情報システム本部 AI&ビッグデータソリューション部
AI&ビッグデータソリューションセンタ 技師

八代学院大学(現神戸国際大学)経済学部卒業後、日立産業制御ソリューションズ入社。金融システム部門で金融情報システムや発注約定システム、資本市場システムの設計・開発を担当。2016年からAI&ビッグデータソリューション部門にてデータ分析を担当し、2017年から分析セミナーの講師を兼任。豊富な事例で分かりやすい講義に定評がある。『AI、IoTを成功に導く データ前処理の極意』(日経BP)共著

石原 千尋

日立産業制御ソリューションズ
情報システム本部 AI&ビッグデータソリューション部
AI&ビッグデータソリューションセンタ 技師

茨城大学理学部卒業後、日立産業制御ソリューションズ入社。入社後10年以上、データベース関係とWebシステムの構築業務に携わる。AI&ビッグデータソリューション部門に所属し、2018年からデータ分析を経験。大学で取得した中学校・高等学校教員免許(数学)を生かし、2019年から分析セミナーの講師を兼任。

プログラム

 1日目:12月19日(木)
10:00~10:10

オリエンテーション

10:10~10:40

導入:なぜAI導入がつまずくのか

10:40~11:10

データマイニング入門【講義】

  • データマイニングとは何か
  • モデリングの手順と目的
  • データマイニングを成功させるための手順(CRISP-DM)
11:20~12:30

データの重要性を理解する【講義・演習】

  • データの収集
  • データの記述
  • データの調査・品質の検証
  • KNIMEでデータ前処理を体験
12:30~13:30 〈 休 憩 〉お弁当をご用意します
13:30~14:30

データの理解と前処理【講義・演習】

  • エラーチェック
  • はずれ値定義
  • 分布観察
 ※KNIMEを操作しながら学びます
14:40~15:50

データの準備

  • データの選択
  • データのクリーニング
  • データの構築
  • データの統合
  • データのフォーマット変換
 ※KNIMEを操作しながら学びます
16:00~16:30

質疑応答・まとめ

 2日目:12月20日(金)
10:00~12:20

機械学習入門①【講義・演習】

  • 線型回帰
  • ロジスティック回帰
  • 主成分分析
  • クラスター分析
  • KNIMEでモデリングに挑戦
 ※KNIMEを操作しながら学びます
12:20~13:20 〈 休 憩 〉お弁当をご用意します
13:20~15:30

機械学習入門②【講義・演習】

  • ニューラルネットワーク
  • 決定木分析
  • アソシエーションルール
  • モデルの精度評価
 ※KNIMEを操作しながら学びます
15:40~16:30

質疑応答・まとめ

※プログラム内容・講師は予告なく変更となる場合がございます。あらかじめご了承ください。
申し込む

【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。