1日で学ぶデータサイエンスの基礎知識

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本セミナーは、データサイエンスの基礎であるデータの取り扱いからディープラーニングの応用まで、全体像を1日で把握して仕事に役立てることができることを目的としています。

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現在のあらゆるモノをインターネットにつなげ、膨大なデータを収集・分析することが求められるIoT社会においては、ビッグデータを有効かつ効率的に処理し、ビジネス・研究開発に活かすための必修スキルの一つが“データサイエンス”です。しかし、データサイエンスの領域は広く、多数の要素技術が含まれ混沌とした状況にあります。  このセミナーでは、データサイエンスの基礎であるデータの取り扱いからディープラーニングの応用まで、全体像を把握して仕事に役立てることができることを目的としています。

  1. データサイエンスとは
    1. 要素技術
    2. AIの時代
  2. データと前処理
    1. ビッグデータとデータベース
    2. 基本統計量とベイズ統計
    3. データの標準化
  3. モデル化と最適化
    1. 実験計画法
    2. シンプレックス最適化法
    3. グリッドサーチ
  4. パターン認識・多変量解析
    1. パターン認識とは
    2. 多変量解析とは
    3. 重回帰分析とPLS回帰分析
  5. サポートベクターマシン
    1. カーネルとは
    2. サポートベクターマシンの応用例
  6. ニューラルネットワークとディープラーニング
    1. ニューラルネットワークとは
    2. ニューラルネットワークの構造と機能
    3. ディープラーニングとは
    4. ディープラーニングの応用分野・展望

受講料

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