技術セミナー・研修・出版・書籍・通信教育・eラーニング・講師派遣の テックセミナー ジェーピー

データサイエンス入門講座

製造業向け

データサイエンス入門講座

~機械学習によるデータ分析の正しい手順・進め方と結果の見方~
東京都 開催 会場 開催

概要

本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。

開催日

  • 2018年12月14日(金) 10時00分16時30分

修得知識

  • データ分析プロセスの基礎知識
  • データの収集方法、前処理・扱い方
  • 分析結果の評価指標・評価方法

プログラム

 機械学習・ディープラーニング・人工知能 (AI) 技術が注目され、データ分析を実務に活用したいと考える方が急増しています。オープンソースの機械学習ツールが充実してきたことで、高度なアルゴリズムを利用した分析を容易に行うことができるようになりました。
 しかし、正しい分析の手順・正しい分析結果の評価方法が分からなければ、ツールを正しく使いこなすことはできません。分析の手順・結果の見方が間違っていると、質の高い分析結果を得ることができないばかりでなく、誤った分析結果に基づき誤った判断を下してしまう恐れもあります。
 本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身で正しくデータ分析を行えるようになること、データ分析結果を正しく評価できるようになることを目指します。

  1. データの前処理・扱い方
    1. 分析に適したデータ形式、適していないデータ形式
    2. 特徴量 (説明変数) の分類
    3. カテゴリ変数の扱い方
    4. 欠損値の扱い方
    5. データの正しい可視化方法
    6. データ収集時・前処理時の注意点
  2. 機械学習の基本と利用時の注意点
    1. 機械学習とは
    2. 代表的なアルゴリズムとその分類
    3. 機械学習アルゴリズム利用時の注意点
    4. ディープラーニングとその使いどころ
  3. 分析結果の評価法
    1. 回帰モデルの評価基準
    2. 分類 (識別) モデルの評価基準
    3. 精度以外の評価基準とその重要性
  4. 機械学習によるデータ分析のすすめ方
    1. パラメータ調整の必要性とその方法
    2. 過学習についてとその対策
    3. 性能向上のために何をするべきか
  5. ビジネスへの適用について
    1. 分析結果を現場にどう受け入れてもらうか
    2. 機械学習の前にやるべきことはないか
    3. 実運用時の課題
    4. その分析は解くべき課題を解決するものか
    5. 分析結果の公平性
    6. 真実は常に一つ?
    • 質疑応答

講師

  • 鴨志田 亮太
    株式会社 日立製作所 研究開発グループ 知能情報研究部
    主任研究員

会場

品川区立総合区民会館 きゅりあん

4F 第1グループ活動室

東京都 品川区 東大井5丁目18-1
品川区立総合区民会館 きゅりあんの地図

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 42,750円 (税別) / 46,170円 (税込)
複数名
: 22,500円 (税別) / 24,300円 (税込)

複数名同時受講の割引特典について

  • 2名様以上でお申込みの場合、
    1名あたり 22,500円(税別) / 24,300円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 42,750円(税別) / 46,170円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 45,000円(税別) / 48,600円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 67,500円(税別) / 72,900円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 請求書および領収書は1名様ごとに発行可能です。
    申込みフォームの通信欄に「請求書1名ごと発行」と記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
本セミナーは終了いたしました。

これから開催される関連セミナー

開始日時 会場 開催方法
2026/9/2 データから本質的な情報を取り出すデータ解析 予測・原因分析・縮約・分類 実践入門 オンライン
2026/9/3 データから本質的な情報を取り出すデータ解析 予測・原因分析・縮約・分類 実践入門 オンライン
2026/9/4 生成AIを活用した他社特許明細書の解釈と弱点の見つけ方 オンライン
2026/9/7 リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望 オンライン
2026/9/9 FT-IR測定・同定の実務実践とアプリケーションテクニック・コツ オンライン
2026/9/11 技術者・研究者が基礎から学ぶ実験計画法 オンライン
2026/9/11 固体NMRの基礎と測定・ノウハウ及び構造物性相関 オンライン
2026/9/14 これから統計解析を学ぶ臨床試験/臨床研究担当者のためのサンプルサイズ計算/症例数設定の考え方 オンライン
2026/9/14 AIを活用したデータ分析実践講座 オンライン
2026/9/15 高分子結晶及び結晶化プロセスの基礎、制御と結晶構造の解析手法 オンライン
2026/9/15 生成AIを活用した他社特許明細書の解釈と弱点の見つけ方 オンライン
2026/9/16 リザバーコンピューティングの基礎から先端研究、実応用への展望 オンライン
2026/9/16 画像認識技術を用いたAI外観検査の現場導入事例と精度向上技術 オンライン
2026/9/16 AIを活用したデータ分析実践講座 オンライン
2026/9/18 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 オンライン
2026/9/24 マテリアルズ・インフォマティクスの基礎と実践 オンライン
2026/9/24 ラボオートメーション (実験自動化) による研究開発効率向上の実践的アプローチ オンライン
2026/9/24 FT-IRの基礎と機械学習によるスペクトルデータ解析 オンライン
2026/9/25 分析法バリデーションにおける基準値設定と分析法変更・技術移転時の同等性評価 東京都 会場・オンライン
2026/9/28 機械学習のための効率的データ取得とAIモデルの解釈・評価 オンライン

関連する出版物

発行年月
2025/3/31 ベイズ最適化の活用事例
2024/10/31 少ないデータによるAI・機械学習の進め方と精度向上、説明可能なAIの開発
2023/12/27 キャピラリー電気泳動法・イオンクロマトグラフィーの分析テクニック
2023/11/29 開発段階に応じたバリデーション実施範囲・品質規格設定と変更管理 - プロセス/分析法バリデーション - (製本版 + ebook版)
2023/11/29 開発段階に応じたバリデーション実施範囲・品質規格設定と変更管理 - プロセス/分析法バリデーション -
2023/6/30 生産プロセスにおけるIoT、ローカル5Gの活用
2022/12/31 機械学習・ディープラーニングによる "異常検知" 技術と活用事例集
2022/8/31 医療機器の設計開発における統計的手法とそのサンプルサイズ設定
2021/10/25 AIプロセッサー (CD-ROM版)
2021/10/25 AIプロセッサー
2021/10/18 医療機器の設計・開発時のサンプルサイズ設定と設定根拠
2021/7/30 マテリアルズインフォマティクスのためのデータ作成とその解析、応用事例
2021/6/30 人工知能を用いた五感・認知機能の可視化とメカニズム解明
2021/6/28 AI・MI・計算科学を活用した蓄電池研究開発動向
2020/8/11 化学・素材業界におけるデジタルトランスフォーメーションの最新調査レポート
2020/7/31 生体情報センシングと人の状態推定への応用
2020/4/30 生体情報計測による感情の可視化技術
2019/2/28 においを "見える化" する分析・評価技術
2019/1/31 センサフュージョン技術の開発と応用事例
2018/5/31 “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用