統計学・機械学習の考え方とデータ活用

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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。

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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や自社外から入手可能な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. データ活用とは
    2. データ活用の構成要素
      • ビジネス
      • エンジニアリング
      • データサイエンス
    3. 企業におけるデータ活用の進め方
      • 目標設定
      • プロジェクト管理
      • メンバー構成
  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. データ活用におけるデータとは
    2. データ活用で実現できること、難しいこと
  4. アドホック分析
    1. データ分析の論理構成
    2. 基本的な可視化
    3. 様々な分析手法
    4. 分析ツール
  5. 機械学習とシステム
    1. 機械学習システムと従来のITシステムの特徴
    2. 機械学習システムの運用設計

受講料

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