~デンソー様の組織分析力向上をご支援するための特別カリキュラムをご用意~


平素はお世話になります。株式会社KSKアナリティクスです。
弊社はデータ活用を総合的に支援している会社です。
2020年度も株式会社デンソー品質管理部様のご協力のもと、御社特別カリキュラムの社内研修を企画することができました。

御社においては、実験データや製造データの蓄積が進む中、データ活用を課題にされている部署が多くあると伺っております。データの可視化だけでなく、現象を予測できる統計的機械学習を習得することでデータ活用の幅は大きく広がります。

今回のトレーニングでは、機械学習プラットフォーム「RapidMiner(無償版)」を用います。「分析課題の設定」から「取得したデータの加工」、「データの可視化」、「モデルの作成」、「モデルの評価」までのデータ分析の一連のプロセスを独力で回せるようになることを到達点としています。
座学に加えて、実際にご自身でRapidMinerを操作しながら学習していきますので、体系的に機械学習を学べます。


・これから機械学習を始めたいと考えている方
・PythonやR、MATLABで苦労している方
・もっと高度で複雑な機械学習に挑戦したい方
・分析に取り組んでいるが、機械学習の知識に自信がない方

など、幅広い層の方に支持が得られる特別カリキュラムをご用意いたしました。

また、2020年度の上半期は合計6回(4コース)のRapidMinerトレーニングコースをご提供させて頂く予定です。
昨年度(2019年度)は基礎編のみの提供でしたが、今年度、発展・応用編をご提供させて頂くことでさらに実行力を高めて頂ければと考えております。

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2020年4月22日(水)、23日(木):RapidMiner(機械学習)基礎編(Pt1,Pt2 )
2020年5月27日(水)、28日(木):回帰応用、時系列、異常検知編 詳細・申込はこちら
2020年6月24日(水)、25日(木):IoT時系列データ 特徴量設計編
2020年7月21日(火)、22日(水):Deep Learning テキストマイニング編
2020年8月26日(水)、27日(木):RapidMiner(機械学習)基礎編(Pt1,Pt2 )
2020年9月23日(水)、24日(木):IoT時系列データ 特徴量設計編
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【RapidMiner製品サイトはこちら】
https://www.rapidminer.jp/

日時 2020年4月22日(水)~23日(木)10:00~17:00 (受付 9:30~)  
会場
〒448-8661 愛知県 刈谷市昭和町1-1
参加費 1名 85,000円(税別)
定員 20名申込受付中
対象 ・これから機械学習を始めたいと考えている方
・PythonやR、MATLABで苦労している方
・もっと高度で複雑な機械学習に挑戦したい方
・分析に取り組んでいるが、機械学習の知識に自信がない方

※デンソー社員の方で、機械学習に取り組みたいとお考えの方全てが対象となります。
主催 株式会社KSKアナリティクス
共催 株式会社デンソー・萩原テクノソリューションズ株式会社
協賛
内容 《プログラム1日目》
第1章
1.本コースの概要/2.アナリティクスとは何か/3.今回扱うデータ/4.CRISP-DMモデルとは
5.RapidMinerの操作
第2章
1.データの準備/2.データの前処理/3.変数の定義 補足:プロセスの保存/4.第2章のまとめ
第3章
1.モデリングの概要/2.k-NNとは/3.モデルの適用/4.第3章のまとめ
第4章
1.モデルの検証/2.パフォーマンスの見方/3.クロスバリデーションとは/4.標準化とは
5.第4章のまとめ
第5章
1.線形回帰とは/2.新たな属性の追加/3.決定木とは/4.まとめ
《プログラム2日目》
第1章
1.CRISP-DMの復習/2.データ読み込み/3.正規表現/4.データの保存/5.データの解釈
6.第1章のまとめ
第2章
1.結合の理解/2.データの結合/3.目的変数の生成/4.情報の結合/5.データの集計
6.第2章のまとめ
第3章
1.データの回転 – ピボット/2.行方向の集計/3.属性でループ/4.属性名の削除/5.演算
6.最後の仕上げ
第4章
1.ニューラルネットワークの概要/2.学習係数/3.局所最適点とモメンタム/4.不均衡データ
5.不均衡データの処理/6.第4章のまとめ
第5章
1.サポートベクタマシンの概要/2.カーネルトリック/3.サポートベクタマシンまとめ
4.パラメータ最適化/5.第5章のまとめ
第6章
1.変数選択/2.変数増加法/3.変数増加法の計算量/4.Speculative Rounds/5.変数減少法
6.変数選択の検証/7.第6章のまとめ/8.変数選択後のシナリオ
第7章
1.回帰基礎/2.回帰係数の探索/3.回帰の評価指標/4.モデル複雑性の向上と正則化

《補足》
トレーニングにはRapidMiner無料版(データ1万行まで無償)を用いてハンズオンを行います。
事前準備として、RapidMiner無料版のダウンロードをお願いいたします。
RapidMiner無料版のインストールについては、セミナーお申し込み後、メールにてご案内をいたします。
備考 《お申し込み補足説明》

◆お申し込みの流れ◆
1《お申し込みはこちら》をクリックしていただくと
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◆お支払いについての補足◆
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◆講座開催人数◆
講座開催の最小催行人数は10名とさせていただきます。
開催を中止する場合のみ、開催1週間前までにメールにてご連絡をいたします。

◆キャンセル◆
開催日の7日前からキャンセル料(全額)が発生いたします。
キャンセルの場合は開催日の7日前までにご連絡をお願いいたします。
※お申し込み後のキャンセルはお手数ではございますが、seminar@ksk-anl.comまでご連絡をお願いいたします。

お問合わせ

KSKアナリティクス セミナー事務局
seminar@ksk-anl.com
トレーニング内容に関してのお問い合わせは下記までお願いいたします。
株式会社デンソー品質管理部 品質企画室 鈴木 則之(noriyuki.suzuki.j7a@jp.denso.com)
株式会社KSKアナリティクス データサイエンス本部 松尾 圭悟(keigo.matsuo@ksk-anl.com)