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ビッグデータ活用のための多変量解析 超入門

ビッグデータ活用のための多変量解析 超入門

~相関分析、アソシエーション分析、クラスター分析、主成分分析~
オンライン 開催 デモ付き

概要

本セミナーでは、ビッグデータからの知識発見のための技術としての教師なし学習について、基礎から解説いたします。
特に統計解析ソフトRやプログラミング言語Pythonを用いた分析デモを見ながら、実際の解析を実感できるようにいたします。

開催日

  • 2021年7月26日(月) 10時30分 16時30分

プログラム

 ビッグデータの利活用のための多変量解析によるデータ分析手法は大きく分けて教師なし学習と、教師あり学習に分類される。教師なし学習は、データの個々の特徴をもとに分類したり、相関関係を調べたりして、データの特徴や、知見を見出す手法である。一方、教師あり学習はデータとデータに紐付けられた結果との関連性に基づいて予測のためのモデル (例えば、数式モデル) を作成し予測を行う。教師なし学習はデータマイニング、教師あり学習はデータモデリングと呼ばれることもある。
 データマイニング手法として用いられる教師なし学習には、相関分析、アソシエーション分析、クラスター分析、主成分分析などがある。本講座では、ビッグデータからの知識発見のための技術としての教師なし学習を学ぶ。特に統計解析ソフトRやプログラミング言語Pythonを用いた分析デモを見ながら、実際の解析を実感できるようにする。

  1. 多変量解析超入門
    1. 多変量解析とは何か
    2. 多変量解析の分類
    3. 多変量解析のためのツールとしてのRとPython
  2. 相関分析
    1. 相関分析とは
    2. 相関分析の応用
    3. 相関分析の事例
  3. アソシエーション分析
    1. アソシエーション分析とは
    2. アソシエーション分析の応用
    3. アソシエーション分析の事例
  4. クラスター分析
    1. アソシエーション分析とは
    2. アソシエーション分析の応用
    3. アソシエーション分析の事例
  5. 主成分分析
    1. 主成分分析とは
    2. 主成分分析の応用
    3. 主成分分析の事例
  6. 最近の多変量解析の話題とまとめ
    • 質疑応答

講師

  • 石井 一夫
    公立諏訪東京理科大学 工学部 情報応用工学科
    教授

主催

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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
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500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 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 90,000円(税別) / 99,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内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。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 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、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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