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　機械学習・ディープラーニング・人工知能技術の流行により、自社で埋もれている大量のデータやビッグデータを、機械学習を用いて業務に役立てることができるのでは、と考える方が急増しています。
　機械学習・ディープラーニングについてはさまざまな書籍が刊行され、オープンソースのライブラリも充実してきています。これらの書籍を参照し、ライブラリを利用することで、誰でも簡単に機械学習を利用したデータ分析を行うことが可能となりました。
　しかし、機械学習のアルゴリズム自体は書籍を参照しライブラリを利用することができても、実際にデータをどう扱って処理し、活かしていけばよいかわからない、という声も聞かれ、関連の情報も不足しているように見受けられます。データの前処理や分析の正しいやり方・手順を理解していなければ、質の高い分析結果を得ることができないだけでなく、誤った判断を下してしまう危険性もあります。
　また、機械学習の急速な進展からか、誤った方法による分析結果が提出されることも多く、受け取る側の方でも正しい評価指標によりそれを判断することが求められます。
　本セミナーでは、データ分析の正しいやり方・手順を学び、自分自身でデータ分析を行えるようになること、または他者のデータ分析結果を評価できるようになることを目指します。

本セミナーでは、Pythonを用いた科学技術計算について、主に機械学習に関する事項に焦点をあて、デモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、Pythonを用いた科学技術計算について、主に統計に関する事項に焦点をあて、デモを交えて解説いたします。

本セミナーでは、マイナンバー法とそれに関連したビジネスを中心に、具体的な時期と内容についてや、導入が決まった番号制度への対応状況と今後のロードマップ、また、特定個人情報の管理の範囲、管理の在り方、セキュリティ体制について解説いたします。