日本の製造業は、匠の技術の伝承によって、その競争力を維持してきた歴史がありますが、高齢化・生産年齢人口の減少により、その強みが失われつつあります。機械学習などのデータ解析技術を用いることで、匠の技術を形式知化できる可能性がありますが、データ活用人材の不足が大きな課題となっております。
この講義では、製造業でのデータ解析において必要な、入門〜基礎レベルの技術を学ぶことを目的としています。特に、Pythonを用いた実践的なデータの取り扱い方法に焦点を当て、実際の業務において受講者が調べながら応用できるレベルのスキルを身に付け、データ活用人材としての最初の一歩を踏み出していただくことを目指しています。
データ解析技術の基礎を学ぶだけでなく、プロセスデータを使った実習や演習、データドリブンな実験水準の組み方などを、実習や演習に取り入れているので、実務に応用しやすいように配慮しております。
- はじめに
- 講師自己紹介
- Python環境の動作確認
- 企業においてデータ活用に取り組む意義
- 生成AIの紹介
- データ基礎
- データについての基礎知識
- データ可視化
- 実習1:データ可視化
- 演習1:データ可視化
- 多変量データの取り扱い (次元削減・クラスタリング)
- 多変量データとは
- 基本的な前処理
- 次元削減・クラスタリング 1主成分分析
- 実習2:主成分分析
- 演習2:主成分分析
- 次元削減・クラスタリング ➁クラスタリング
- 実習3:クラスタリング
- 演習3:可視化/クラスタリング
- 線形回帰モデル基礎
- 線形回帰モデルとは
- 回帰モデルの評価指標
- 実習4-1:線形回帰モデル (1)
- 過学習/過剰適合
- 実習4-2:線形回帰モデル (2)
- 正則化
- 実習4-3:線形回帰モデル (3)
- 実験計画法・ベイズ最適化
- 実験計画法
- ベイズ最適化
- 実習5:実験計画法/ベイズ最適化 (予定)
- おわりに
- データ活用プロジェクトの進め方の紹介
- 参考書籍
- 補習 (スキルアップにご活用ください)
- 補習1: Pythonの基本文法
- 補習2: Dirty-Irisの前処理
案内割引・複数名同時申込割引について
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- 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)
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- 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)
ライブ配信対応セミナー / アーカイブ配信対応セミナー
- 「Zoom」を使ったライブ配信またはアーカイブ配信セミナーのいずれかをご選択いただけます。
- お申し込み前に、 視聴環境 と 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。
- 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。
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アーカイブ配信セミナーをご希望の場合
- 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2024年11月27日〜12月11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。