【プログラミング初心者向け】AI時代のデータ分析 データサイエンティストによるデータ道場 - Nサロン集中講座[8/1(木)、8/29(木)、9/12(木)、9/18(水)]

Nサロン集中講座「データサイエンティストによるデータ道場」を紹介します。お申込みは、この画面のいちばん下にあるフォームからお願いいたします。

AI時代だからこそ新しい仕事を考えよう

 ここ数年、AIやデータサイエンスの活用が注目されています。「AIに仕事が奪われる」という悲観論もありますが、私はそんなことないと考えています。もちろん一部の仕事は形を変えていくと思いますが、それよりももっと面白い仕事がたくさん生まれると思います。そんなことを一緒に考える講義にしていきたいと思います。

 データ道場では、4回の講義を通じて、AIや機械学習の構造や仕組みを理解することからはじめ、Pythonというプログラミング言語を学び、機械学習を使った予測モデルを作ります。そして、最後の総仕上げとして、AIビジネスの技術評価のケーススタディを通じてデータサイエンスがもたらす企業の競争力の変化や仕事の変化について考えていきます。全体を通じて、演習やディスカッションが多い講義です。

※注意
講義の内容は、あくまでプログラミング初心者の方向けです。Pythonを普段書いています、機械学習の勉強したことがありますという方には物足りない内容だと思いますので、ご注意ください。

講座概要

第1回:機械学習の中身を理解しよう 8月1日(木)

Excelを使って機械学習アルゴリズムの構造や勾配降下法の仕組みを理解する。

第2回:Pythonプログラミング入門 8月29日(木)

Pythonを使ってプログラミングの基礎を学ぶ。繰り返し処理や条件分岐、関数、データの読み込みの方法を学ぶ。

第3回:Pythonで機械学習をやってみる 9月12日(木)

不動産価格を予測する機械学習モデルを作成する。また、総合演習として予測モデルの精度向上に取り組む。

第4回:AIベンチャーの技術評価をやってみよう 9月18日(水)

ここまで学んだ内容を活かして、MaaS分野のAIビジネスのケーススタディを通じて、技術評価を行う。

(※講座内容は、進捗に応じて変更する可能性があります)

全4回参加できない人向けに、毎回開演前の18時半〜、または終演後の21時〜、補講を開催させていただきます。
また、集中講座参加者限定のfacebookグループを作り、そちらでも資料のやりとりや、個別に講師に質問などできます。

時間:19時00分〜約2時間  

場所:noteオフィス(外苑前駅徒歩5分)東京都港区北青山三丁目1番2号 青山セント・シオンビル 4階 または、日本経済新聞本社(大手町駅徒歩5分)東京都千代田区大手町1-3-7 *回によって異なります。

定員:30名(最少開催人数:8名。達しない場合、日程変更の場合がございます)

参加費:40,000円(税込)

対象者

●AIや機械学習を勉強してみたい、だけどプログラミングも数学も苦手意識がある・・・という方を歓迎します。
● グループワークやディスカッションが多めでクラスに貢献しようという心意気がある方を歓迎します。
● PCを持参できる方(以下の必須条件を全て満たせること)
 ・ 【必須】無線Wifiでインターネット接続ができるPCであること
 ・ 【必須】MS Excel 2016以降がインストールされていること
 ・ 【必須】持参するPCに自由にソフトウェアをインストールできること
 ・ (尚可)Windowsでも多くの場合インストールで問題は起きませんが、Macだとよりスムーズです。
● 実際に講義中にコーディングを行いますので、ブラインドタッチができる方

講師プロフィール

堅田 洋資 | Yosuke Katada(データミックス代表取締役 / データサイエンティスト) 

 株式会社データミックスを2017年に起業し、データサイエンティストの育成を行うためのスクールを運営。また、大手総合商社、大手新聞社、グローバル人材派遣会社、携帯電話キャリアなどに機械学習や統計モデリングを使ったコンサルティングを行う。

 前職の白ヤギコーポレーションでは、社内のデータはもちろんクライアントのデータ分析を支援する分析コンサルタントとして活躍。主に人工知能・機械学習を用いたレコメンデーション、アプリユーザーの行動分析や機械学習を用いたプッシュ通知の最適化、交通系IoTのデータ分析、物流倉庫の数理最適化などを担当。

 白ヤギコーポレーション参画前は、監査法人トーマツにてデータ分析コンサルタント、生体センサスタートアップでサービス・アルゴリズム開発の取締役、KPMG FASにて事業再生コンサルタント、外資系メーカーでの経理・マーケティングなど幅広い経験を持つ。

<学歴>
University of San Francisco, M.S. in Analytics修了
一橋大学商学部卒業(統計学・データサイエンス専攻)

<著作>
フリーライブラリで学ぶ機械学習入門(秀和システム)

<メディア実績>
SELECK 「数値からユーザー行動を読み解く! データ可視化のカギは、TableauとRの使い分け」
SELECK 「ビッグデータ分析を競い合え!世界中のデータサイエンティストが集う「Kaggle」とは」 

<講演実績>
・日経ビッグデータカンファレンス「世界最大級分析モデルコンペ Kaggleの最新動向」
・デブサミ2016 「人間と機械学習のはざま: どこまで機械に任せるのか」
マーケティングテクノロジーフェア2017 「ケースで学ぶ!意思決定者のための統計学超入門 ~理論とケースで統計学的思考の基本を身につける~」
・マーケティングテクノロジーフェア2018 「基礎から取り組むA/Bテスト~データドリブンなPDCAサイクルの作り方 ~ 」

参考資料

事前に目を通しておいていただけると理解が深まる書籍や記事を記載しています。

フリーライブラリで学ぶ機械学習入門

Newton別冊『ゼロからわかる人工知能』

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