本セミナーは満席となりましたので、登録受付を終了しました。
インプレスでは、「データサイエンス・機械学習」の、その有用性にいち早く着目。
2013年秋からBigData、AI研究の先端研究が進む東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科/東京大学政策ビジョン研究センターに協力を仰ぎ、授業タイプのセミナーとして改めて企画し、<2014年4月から「データサイエンス講座」>として実施してまいりました。
「機械学習」の技法解説に範囲を絞り、「R」の演習を加えた授業は好評を博し、データ分析担当者だけではなく、情報エンジニアリング部門、新規事業部門、品質管理部門の方々、先端外資系ITベンダー等、幅広い各層の方が参加し、数えて8回の講座総てが毎回・満席の50名前後が受講しております。
今回、2016年7月度は、授業コンセプトを刷新。
「データサイエンス講座<ビジネスアナリティクス編>として実施致します。
具体的には、<機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築>を想定し、
- データ分析の「狙い・目的の明確化」から「分析チームの組織・体制の在り方」・「分析手法の確定」・「システムへの実装・チューンアップ」迄、ビジネスアナリティクスのワークフローに沿った講義構成
- 「Microsoft Azure Machine Learning」を利用した演習によるクラウド型「機械学習・ディープラーニング」の理解の両面の知識・智見の習得を目的として講義・演習授業を行います。
データ分析業務プロセスの解説とツール利用の演習の両面から、「ビジネスアナリティクス」が理解できるよう教導致します。
また、最終回(第5回:7月29日金曜日)には、日本マイクロソフト株式会社に講演をいただきます。Microsoft Azure Machine Learningの基本機能・特徴の説明だけでは無く、先進の海外利用事例等を交えて、機械学習のビジネスへの応用ポイント、クラウド型A.Iの利点などの講説を企画しています。
単なる製品販売促進という事ではなく、機械学習の基礎技術を基に、ビジネスにどう生かすかを受講の皆様と議論する場として活用下さい。
既に、データ分析プロジェクトに参加しているマネージャー/ディレクター・クラスの方は勿論、初めてのスタッフの方など幅広い階層の方々が、本講座を通じ「データアナリティクス・機械学習/ディープラーニング」への理解を深め、応用できる素養を身に付ける場として提供致します。
データ分析業務・IT活用部署だけではなく、ビジネスにデータ分析を活かしたい多くの部門・多くの皆様のご参加を心よりお待ちしております。
今回の授業の特徴
- <機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築>を想定したモデル事例データを利用し、仮想の「データ分析プロジェクト」を想定。そのために必要なビジネスプロセス/推進体制/組織の在り方等を説明する事を通じてデータアナリティクス業務の理解を図る
- Microsoft Azure Machine Learningを利用したクラウド型A.Iツールによる「機械学習・ディープラーニング」手法及び技法の紹介・解説・演習
- 他の同様なタイプの授業よりも低価格(受講料、テキスト代含)な受講料を実現
- 全5回。すべて就業後に参加し易い午後7時から授業を開始(1回:120分)
※昨年及び前回実施した『データサイエンス基礎講座』を受講された方も、知識の再整理・復習の意も含め再受講をお薦め致します。
開催概要
セミナー名 |
データサイエンス講座 2016 <ビジネスアナリティクス編>
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日時 |
全5回 |
会場 |
東京都千代田区神田神保町1-105 神保町三井ビルディング23F
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主催 |
株式会社インプレス
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特別協力 |
日本マイクロソフト株式会社
フューチャーブリッジパートナーズ株式会社 |
参加対象 |
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受講料 |
54,000円(50,000円+税)
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お問い合わせ先 | |
定員 |
50名(最少開講人数30名)
※応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。 |
注意事項
- 最少開講人数30名となります。
- 受講票は2016年6月24日(金)以降、順次電子メールにてご連絡させていただきます。
- 応募者多数となりました場合には、受講いただけない場合がございます。予めご了承ください。今回ご受講いただけないお客様には、次回の開講について、改めてご案内させていただきます。
- 講師・講座内容は予告無く変更される場合があります。予めご了承ください。
- 製品購入を前提としたり、製品販売促進のためのセミナーではありません。
- ロゴ、記載されている 製品およびサービス名は・会社名・団体名は、各社の商標または登録商標です。
重要:利用ソフト、持参PC等、機器について
授業の演習には、Microsoft Azure Machine Learning を利用します。
第1回目の授業時(7月8日)に、設定方法・ライセンス番号・インストール・稼働環境等について、ご説明致しますので、PCを持参ください。
また、受講時に、同クラウド環境を利用する際は、ご自身の責任において行っていただきます。