データサイエンス基礎講座 2016 晩秋＜ビジネスアナリティクス編＞ [2016年11月9日 （水）・10日（木）・16日（水）・24日（木）・30日（水）(全5回)]

本セミナーは終了いたしました。

11月9日(水)　19:00～21:00（120分）
1限目：総論：プロローグ
ビジネスアナリティクス業務推進のために
  • 機械学習の使いどころ
  • 機械学習のメリット
  • 分析のはじめ方
  • 分析のすすめ方
  • 事例紹介/説明：「機械学習を用いたリアルタイム異常検知システム構築」
  • Microsoft Azure Machine Learningの利用説明
11月10日(木)　19:00～21:00（120分）
2限目：＜分析設計と分析計画＞：演習
【分析設計と分析手法の選定】
  • 分類モデルの検討・選択・実行
  • 分析設計：分析背景/課題の調査、データの有無
  • 分析計画：予測対象の決定/データ生成メカニズムの考察/データサイエンス手法の選定/特徴量の設計
  • テスト環境の構築
    • 　Microsoft Azure Machine Learning環境設定
    • 　Microsoft Azure Machine Learning基本ワークフロー/投入変数の選択・利用/データ分割/学習モジュールの追加/アルゴリズムの追加/検証
  • テスト事例：顧客購買履歴データ分析
    • 　実際の演習
    • 　変数加工による精度向上
11月16日(水)　19:00～21:00（120分）
3限目：＜分析システムの構築　其の1＞：演習
【分析基盤システムの構築】
  • リアルタイム異常検知システムの構築（その1）
  • サンプルデータの利用
  • DBの準備、結果の格納
  • PowerBIの利用/可視化
11月24日(木)　19:00～21:00（120分）
4限目：＜分析システムの構築　其の2＞：演習
【機械学習を組み込んだリアルタイム分析システム】
  • リアルタイム異常検知システムの構築（その2）
  • IoT Hubの導入
  • デバイスの設定/データの送信/Stream Analyticsの導入
  • PowerBIによる可視化
  • WEB API化と Stream Analyticsでの利用
  • リアルタイムダッシュボード
  • 全体 まとめ・質疑応答
11月30日(水)　19:00～21:00（120分）
5限目：ビジネス応用 機械学習事例研究
「データサイエンスの活用事例（IoT）原材料価格予測モデルの構築/センサーデータを用いた異常検知システムの構築」
講師
DATUM STUDIO株式会社
取締役副社長
里 洋平
略歴

R言語の東京コミュニティTokyo.Rの主催者。ヤフー株式会社で、推薦ロジックや株価の予測モデル構築など分析業務を経て、株式会社ディー・エヌ・エーで大規模データマイニングやマーケティング分析業務に従事。

その後、株式会社ドリコムにて、データ分析環境の構築やソーシャルゲーム、メディア、広告のデータ分析業を経て、DATUM STUDIO株式会社を設立。

著書に、「データサイエンティスト養成読本」（技術評論社）、「ビジネス活用事例で学ぶデータサイエンス入門」（ソフトバンククリエイティブ）、「Rではじめるビジネス統計分析」（翔泳社）、「戦略的データマイニング (シリーズ Useful R 4)」（共立出版）、「Rパッケージガイドブック」（東京図書）等