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データ 前処理 セミナー

★膨大なデータ、統合されていないデータ…いかに扱えばよいのか?
★特徴量を把握・抽出する大事なプロセス【データの前処理】にフォーカスしたセミナーです。

★実務的、実践的指導で毎回好評の長橋先生が登壇!


<機械学習やデータ解析を実施する方のための>

データの前処理ノウハウ

〜講師による実演デモ付きセミナー

<Zoomによるオンラインセミナー>

講師

フューチャーブリッジパートナーズ(株)
 代表取締役 博士(情報理工学)  長橋 賢吾 先生

講師紹介

慶應義塾大学環境情報学部卒業。同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。博士(情報理工学)。英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券(現、シティグループ証券)にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして従事したのち2009年3月、フューチャーブリッジパートナーズ(株)設立。コンサルティング業務の傍ら、統計やデータ分析、機械学習をテーマにした、RやPythonによる実演習つきセミナー講師を多数務め、毎回好評を博している。著書多数。

→このセミナーを知人に紹介する

<その他関連セミナー>

2020年7月14日 <単なるスキルでは終わらせない>データサイエンス実践(データ分析・活用)入門〜データが導く未来へ〜
2020年7月22日 スパースモデリング技術の特徴と応用【ハンズオンセミナー】

日時・会場・受講料

●日時 2020年7月10日(金) 12:30-16:30
*準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みお願い致します。
 (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)

●会場 [東京・東新宿]新宿文化センター会場での講義は行いません。
●受講料 1名41,800円(税込(消費税10%)、資料付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき30,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

*本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。
  (下記ご確認の上、お申込み下さい)。

・本講座は、オンライン受講のみ可能です。セミナー会場での受講はできません。
*PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。

・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
  お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
 → 確認はこちら
*Zoomアプリのインストールをしないブラウザからのご参加テストもこちらから可能です
*Skypeなど別のツールが動いておりますと、カメラ・マイクなどがそちらで使用されてしまいZoomで不調となる場合があります。お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。


 ・Zoomアプリのインストール、zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です
    →参加方法はこちら


・オンラインセミナー受講用のPC貸出について:
受講用PC貸出希望の方は、1台 8,800円(消費税/送料込)でお貸出し致します。備考欄に『オンラインセミナー用PC貸出希望』とご記入ください。またPCの配送先がご登録住所と異なる場合、配送先のご住所も備考欄にご記載ください。
    →貸出PCに関する詳細はこちらをご確認ください。

・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、
録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。

・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。
 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。

・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。
(全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。
req@johokiko.co.jp

セミナーポイント


■講師より
 実際に機械学習を導入したいものの、データ量が多すぎて導入できない、そんな声をしばしば耳にします。膨大なデータ、統合されていないデータ、こうしたデータから機械学習を導入するためには、データの前処理がキモになります。そして、データの前処理は、単に「前」に処理するのではなく、データの特徴量を把握・抽出する大事なプロセスです。
 そこで本セミナーでは、前処理に焦点をあて、データから特徴量を抽出するプロセスについて解説します。すでに機械学習を導入されている方も、これから機械学習を導入される方も多くの知見を得られると考えています。
※また当日、解説に使うデータを配布します(USBメモリのまま進呈)。
PC持参する方はすぐに扱うことができます。持参されない方は後日の復習にお役立てください。

■受講対象者
・統計・データ分析・機械学習を実施している方、これから行いたい方
・社内のデータをどう活用するかを検討されている方
・特に、入手・取得したデータの前処理について、上手くいかない方や適切な方法を模索している方
 *また業種・業界は不問とします。

▽過去の同講師セミナー受講者の声(アンケートより)
「これから自分が何を勉強すればいいのか分かったのが一番の収穫でした。ありがとうございます」(生産管理)
「講師との距離も近く、名刺交換や具体的な質問・ディスカッションができたのがよかった」(データ処理)
「実際に操作できるので、講義だけでは見えにくい部分も分かりました」(マーケティング)
「日ごろ気になっていたことが訊けて大変有意義でした」(材料評価)

セミナー内容

1.データ前処理について
 1-1 データの前処理とは?
 1-2 機械学習は前処理が8割
 1-3 特徴量の抽出
 1-4 数値データ・テキストデータ・画像データの特徴量を抽出
 1-5 機械学習アルゴリズム

2.数値データの前処理
 2-1 カウントデータ
 2-2 連続・離散
 2-3 外れ値除去
 2-4 対数変換
 2-5 正規分布と正規化

3.テキストデータの前処理
 3-1 テキストデータと特徴量
 3-2 BoW
 3-3 nグラム
 3-4 出現頻度による特徴量の抽出
 3-5 TF-IDF

4.カテゴリ変数の前処理
 4-1 カテゴリ変数と特徴量
 4-2 ダミー変数
 4-3 特徴量ハッシング
 4-4 ビンカウンティング

5.次元削減によるデータのスリム化
 5-1 次元削減と機械学習
 5-2 主成分分析とは?
 5-3 主成分分析による次元削減
 5-4 主成分分析のケーススタディ

6.クラスタリングによるデータのスリム化
 6-1 クラスタリングと機械学習
 6-2 クラスタリングとは?
 6-3 クラスタリングによる次元削減
 6-4 クラスタリングのケーススタディ

7.画像データの前処理
 7-1 画像データの前処理とは
 7-2 画像勾配とフィルタ
 7-3 勾配方向ヒストグラム
 7-4 ディープラーニングと画像勾配
 7-5 畳み込みニューラルネットワーク

<質疑応答・名刺交換・個別相談>

セミナー番号:AC200714

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