DATA

データ分析教育講座・実践編『IoTにおけるデータ分析の基礎と実践ノウハウ』~データ分析の進め方、機械学習の基礎、時系列データ分析、故障予測・不良品判定への応用~

日程2018.08.25(土)

回数全1回

定員15名(最低催行人数8名)

参加費30,000円

場所SOL

開催終了分

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実際のセンサーデータ分析のノウハウをマスターし、製造業のIoTシステムへ活用しよう!

内容

 これまでビジネスシーンでの「データ分析」というと、セールス分野、マーケティング分野での利用が一般的でした。しかしコンピュータの処理性能向上、各種センサーの低廉化などによるIoT時代の到来によって、製造業の現場から生み出されるデータの分析に注目が集まってきています。
 この講座では、データ分析の進め方、統計処理や機械学習の基礎について学んだあと、実際にいくつかの手法を用いた分析演習をハンズオンで行います。座学のみではなくパソコンを使って実際に分析を行い、その結果を評価することで、実際の業務におけるデータ分析のイメージがつかんで頂ければと思います。
 また分析の対象には、時系列データも含まれています。世の中にある「時系列データ分析」に関する情報は、株価など経済指標を扱うものが多く、センサーデータに関するものはあまりありません。講座では、弊社が実際のセンサーデータ分析の経験から得られたノウハウもお伝えします。

プログラム

1 データ分析と機械学習
2 RapidMiner の使い方
3 相関分析と回帰分析
4 決定木、その他の分類モデル
5 モデルの精度と評価
6 ディープラーニング
7 時系列データ分析の基礎と実践

対象者

製造業の現場にて生成される各種のデータを分析する業務に携わる方
どのようなデータに対し、どのような分析ができるのかを知りたい方

使用ソフトウェア

RapidMiner

「※RapidMinerは、ドラッグ&ドロップ操作で、機械学習、統計解析、ディープラーニングなどの複雑な分析ができます。プログラムの知識を持たない方でも簡単に、データ加工、データ可視化、モデル作成・評価とすぐに高度な分析がスタートできる、世界中で使われているデータ分析ツールです。」

受講にあたっての前提知識

パソコン、およびMicrosoft Excelの基本的な操作ができる方 ※Windows、Macどちらでもかまいません。

ゴールイメージ

データ分析の進め方、「機械学習」の主な手法の仕組みと使い方がわかるようになります。

開催日時・場所・定員・受講料

●開催日時: 2018/8/25(土)10:00~17:10(90分×4コマ)
●定 員: 15名(最低催行人数8名)
●場 所: Scribble Osaka Lab(SOL)(大阪メトロ御堂筋線「淀屋橋」駅1番出口より徒歩4分)
(大阪市北区西天満二丁目5番3号・堂島深川ビル3階)
●受講料; 30,000円
 ※銀行振込み・カード払いいずれかでお支払いください。
 ※銀行振込の場合、DoorKeeperのチケットでは「無料」と表示されていますが、こちらは有料講座となります。

ご参加に当たって

 ノートPCをご持参ください。PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。
 RapidMinerの事前インストール及び動作確認をお願いいたします。
 ⇒ https://www.rapidminer.jp/download/

 

※インストール及び動作確認でご不明点等ございましたら、info@soleildatadojo.comまでご連絡ください。

講師紹介

前川 浩基(まえがわ ひろき)氏

データサイエンス本部 シニアデータアナリスト
中小企業診断士、経営管理修士(MBA)、高度情報処理技術者(システムアナリスト、プロジェクトマネージャ等)
※ 経営管理、情報システム(開発・運用)、データ分析に精通。IT による経営改善提案が強み

○経歴
1996年〜 : ユーザー系システムインテグレータに勤務、大手電力会社の社内情報系システム(イントラネット Web サービス)の設計と開発に従事。Linux OS の業務適用性、およびチューニングについても調査研究。
2001年〜 : 大手電機メーカー系の研修サービス事業者にて、研修コースの企画開発に従事。Linux / UNIX システム管理、C 言語プログラミング等の講師も担当。
2005年〜 : 学習塾チェーン本部に勤務、社内システムエンジニアとして従事。クライアント・サーバシステムの維持運用、ユーザーサポートを担当。
2010年〜 : ビジネススクール(専門職大学院)にて、マーケティング、データ分析を専攻。修了後、教授らとともに金融市場ビッグデータの分析・研究プロジェクトに参画。
2017年〜 : 株式会社 KSK アナリティクスに入社。シニアデータアナリスト。

キャンセルポリシー

受講料入金後の受講キャンセルの場合の受講料の取り扱いは下記の通りとなります(振込料はお客様負担)。
– 講座開設日の14日前までの場合…受講料の全額返金
– 講座開設日の7日前までの場合…受講料の半額返金
– 講座開設日の6日前以降の場合…受講料は返金いたしません。
※なお、受講申込後、講座開設日の7日前までに振込みが確認できなかった場合、受講のお申込みをキャンセルされたものとみなします。

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