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統計学・機械学習の考え方とデータ活用

統計学・機械学習の考え方とデータ活用

東京都 開催 会場 開催 個別相談付き

概要

本セミナーでは、統計学・機械学習について基礎から解説し、データ活用を推進する際に必要な知識や気をつけるべきポイントについて事例を交えて詳解いたします。

開催日

  • 2020年2月13日(木) 10時30分 16時30分

受講対象者

  • 統計分析、ビッグデータ分析、データサイエンス、機械学習に関心のある方、技術者、管理職、経営者
    • 統計解析
    • データ解析
    • マーケティングリサーチ
    • サービス企画
    • 定量分析
    • ITエンジニア
    • 情報処理
    • システム
    • ネットワーク
    • 信号処理
    • 画像処理
    • 音声処理
    • 自然言語処理
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • 異常行動検出
    • 異常領域検出
    • クォンツ
    • 金融工学
    • アクチュアリー
    • リスク管理
    • 医療など
  • 統計検定やアクチュアリー試験などを受験予定の方

修得知識

  • 企業におけるデータ活用の位置付け
  • データ活用プロジェクトを管理運用するための基本的な知識
  • 統計学・機械学習の考え方・手法

プログラム

 企業におけるデータ活用の重要性が社会的に認知されることで、各企業は自社の保有するデータをどのように活用して事業を推進するか検討することが企業戦略として重要になりつつあります。
 データ活用を企業内で推進するにあたって、担当者が自分で業務を行うため、または委託する際に専門業者と協力してプロジェクトを進めるために必要な知識や気をつけるべきポイントについて、事例を交えて説明します。

  1. データ活用の基本的プロセス
    1. データ活用の考え方
    2. 統計学・機械学習とは
    3. 企業におけるデータ活用の進め方
    4. データ活用のチーム構成
  2. 統計学・機械学習
    1. 身近な統計学・機械学習
    2. 統計学とは
    3. 機械学習とは
    4. 統計学・機械学習の課題設定
  3. データ活用とデータ
    1. データの種類
    2. 近年のデータ活用
  4. アドホック分析
    1. 基本的な可視化
    2. 様々な分析手法
    3. ツール
  5. 機械学習とシステム
    1. 機械学習システムとは
    2. 機械学習システムの運用設計
    • 質疑応答

会場

江東区産業会館

第4展示室

東京都 江東区 東陽4丁目5-18
江東区産業会館の地図

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
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込) (案内をご希望の場合に限ります)

案内割引・複数名同時申込割引について

R&D支援センターからの案内登録をご希望の方は、割引特典を受けられます。
案内および割引をご希望される方は、お申込みの際、「案内の希望 (割引適用)」の欄から案内方法をご選択ください。
複数名で同時に申込いただいた場合、1名様につき 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。

  • R&D支援センターからの案内を希望する方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 45,000円(税別) / 49,500円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • R&D支援センターからの案内を希望しない方
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 100,000円(税別) / 110,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 150,000円(税別) / 165,000円(税込)

アカデミック割引

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)

学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院の教員、学生に限ります。

本セミナーは終了いたしました。

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