データ分析・活用を進めるにあたり、分析に必要な知識を一通り修得したいとお考えの皆さまへ、機械学習の理論、RapidMinerで分析する方法、分析結果を活用するノウハウなどを専任のトレーナーが充実のプログラムで、実習を交えて分かりやすく解説します。
【達成できるゴール】
実際のビジネス活用をイメージできるようストーリーに沿って分析を進めますので、トレーニング終了後にはご自身で一通りのデータ分析・結果を活用していただけます。 データ分析の手法のみならず、データ活用に必要なノウハウを体系的に習得いただけます。
【講義形式】
ハンズオン形式（RapidMinerをインストールしたPCをご持参いただきます。）
※統計解析、機械学習などの専門知識は不要です。トレーニングを通して理論を説明します。またトレーニング中の演習問題を解いていただき理解を深めていただきます。
※企業内で複数人の受講を検討されている方は別途開催日を設けることも可能ですのでご相談ください。
| 日時 | 2018年12月5日（水）～7日（金）10:00～17:00 （受付開始15分前～） |
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| 会場 |
〒550-0002 大阪府 大阪市西区江戸堀1-18-35 肥後橋IPビル 6F
06-6131-6711
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| 参加費 | 199,000円（税別）／1名参加 |
| 定員 | 4名（最小催行人数2名） ※お申込みが最小催行人数に達しなかった場合、開催を見送りさせていただく場合がございます。 ※開催／中止のご連絡は開催日の１週間前までにご連絡させていただきます。 |
| 対象 | ・機械学習を本格的に始めたい、実務に活用したいとお考えの方 ・分析結果の活用方法にお困りの方 ・データの加工、整形や分析手法を体系的に学びたい方 ・RやPython等で行っている分析のスピードアップをしたいとお考えの方 ・RapidMinerの導入を検討されている方 ・RapidMinerのライセンスをご購入いただいた方、組織でご導入いただいた方 |
| 主催 | KSKアナリティクス |
| 共催 | |
| 協賛 | |
| 内容 | 【カリキュラム概要】 Session_1 トレーニングの概要 ・トレーニングの目的、進め方について ・ビジネスシナリオ（予測分析の進め方）の設定 Session_2 アドバンスド・アナリティクスとRapidMiner ・アナリティクスとは ・ビジネスインテリジェンス（BI）と アドバンスド・アナリティクス（＝ビジネス・アナリティクス（BA）） ・データマイニングの標準フレームワークCRISP-DM ・RapidMiner製品シリーズ ・RapidMinerビジネステンプレート Session_3 データの前処理 ・分析データのインポート ・RapidMinerで扱えるデータ型 ・コメントの追加、オペレータの名称変更 ・リポジトリの作成、プロセスファイルの保存 ・欠損値の処理 ・目的変数（予測する対象項目）の作成 ・文字列の置換 ・説明変数の選択 ・変数の役割設定 ・データの標準化 ・データのダミーコード化 Session_4 予測モデル作成と評価 ・k-近傍法（k-NN） ・線形回帰 ・決定木 ・距離関数の種類 ・分割検証と交差検証 ・混同行列とモデル精度 ・過剰適合（オーバーフィッティング） Session_5 データの前処理 ・複数の分析データの一括インポート ・正規表現とマクロ ・データの結合 ・RapidMinerで使える関数 ・データの集計とピボット化 ・レコードの削除 Session_6 予測モデル作成と評価 ・ニューラルネットワーク ・サポートベクタマシン ・ナイーブベイズ ・不均衡データの処理 ・サンプリング ・パラメータ最適化 ・ログの取得 Session_7 変数選択 ・ラッパー法と変数の組合せ ・変数減少法 ・変数増加法 |
| 備考 | 《お申込み補足説明》 ◆お申込みの流れ◆ 「お申込みはこちら」→「お申込者情報のご入力」→「請求先情報の入力」→「送信」の流れでお申込みください。 ◆お支払い方法◆ お支払いサイトは開催月末締め翌月払いとなります。 ご請求書はセミナー開催日の翌営業日にセミナー事務局よりメールにてお送りいたします。 ◆講座開催人数◆ 講座開催の最小催行人数は2名とさせていただきます。 開催有無については、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）が発生いたしますので、ご注意ください。 |
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