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データ駆動科学基礎とPythonによる実践

データ駆動科学基礎とPythonによる実践

オンライン 開催

概要

本セミナーでは、データ駆動科学の基礎から解説し、ベイズ推定・スパースモデリングのデータ解析への適用、ベイズ推定とスパースモデリングの使い方について詳解いたします。

配信期間

  • 2025年12月24日(水) 10時30分2026年1月9日(金) 16時30分

お申し込みの締切日

  • 2026年1月7日(水) 16時30分

修得知識

  • データ解析に適用するベイズ推定
  • データ解析に適用するスパースモデリング
  • ベイズ推定とスパースモデリングの使い方

プログラム

 様々なビッグデータを利活用して、従来の課題解決や新しい付加価値を生み出すデータ駆動型社会が実現しつつあり、データ駆動科学はその基盤である。またデータ駆動科学は、その言葉の通り、主役は「科学」する行為で、それを「データ駆動」で増強させる。つまり、データ科学を利活用して従来の課題を解決し、データを起点として科学技術の新展開を開くものである。
 皆様は、普段行っている最小二乗法や誤差論を用いたデータ解析で満足されているであろうか? 本セミナーは、様々な計測や解析に携わっている方々で、次の様な目的や悩みを持つ方に、データ駆動科学でそれらを解決する糸口を掴んでいただくことを目的とする。

  • 手元にあるデータから、情報の良い引き出し方がわからない。
  • 最小二乗法等の従来解析法に物足りなさを感じる。
  • 解析の精度評価を行いたい。
  • データに含まれている様々な情報で、重要なものが何かを客観的に選びたい。
  • データを骨の髄まで解析したい。
  1. はじめに
  2. 誤差論と最小二乗法の限界
  3. 確率で因果律を遡るベイズ推定
    1. 因果律をベイズ推定で考える
    2. データ駆動科学におけるベイズ推定
    3. MCMC 法でパラメータ空間を探索
    4. データ駆動で解析モデルを選択
  4. スパースモデリングで重要成分の抽出
    1. 説明変数を絞り込むLASSO法
    2. スパースモデリングのための標準化
    3. 公平さを保つ情報量規準
    4. 予測誤差を最小化させる交差検証

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。

「案内の希望」をご選択いただいた場合、1名様 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
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)

アーカイブ配信セミナー

  • 当日のセミナーを、後日にお手元のPCやスマホ・タブレッドなどからご視聴・学習することができます。
  • 配信開始となりましたら、改めてメールでご案内いたします。
  • 視聴サイトにログインしていただき、ご視聴いただきます。
  • 視聴期間は2025年12月24日〜2026年1月9日を予定しております。
    ご視聴いただけなかった場合でも期間延長いたしませんのでご注意ください。
本セミナーは終了いたしました。

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