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はこちら→ req@johokiko.co.jp



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Zoom見逃し視聴あり

1月28日のみ参加:オンライン受講/見逃視聴なし → 

1月28日のみ参加:オンライン受講/見逃視聴あり → 


両日参加(1月24日・1月28日)オンライン受講/見逃視聴なし → 

両日参加(1月24日・1月28日)オンライン受講/見逃視聴あり → 

★ベイズ統計学とは?一般的な統計学との違いとは?
★データサイエンティストにおける必須知識、ベイズ統計を基礎から解説♪
★ベイズ統計を活用する必然性が理解できます!

データサイエンティスト養成講座
〜データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける〜


<Zoomによるオンラインセミナー:見逃し視聴あり>

講師

株式会社フィンデクス 代表取締役 博士(学術) 青木義充 先生

講師紹介

慶應義塾大学にてニューラルネットワーク,衛星レーダの画像解析の研究に従事.2004年に一橋大学助手就任し,金融データ解析を専門とする.2007年から株式会社QUICKで,金融業界動向のマーケティング,新たな金融情報サービスの企画,金融機関などとの共同研究に従事する傍ら,総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し,商品先物のリスクに関する研究で学位(学術)を取得する.それ以降,金融に関する学会,論文の発表,著書の執筆のほか,一橋大学,上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス,数理ファイナンスを指導.2018年9月,FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく,株式会社エフビズを創立,代表取締役を務める.2020年11月に社会人向けデータサイエンス教育プログラムとデータ解析コンサルティングに特化した株式会社フィンデクスを共同創業し,代表取締役に就任.

■業界での活動
企業との共同研究,データ解析コンサルティング
学会,研究集会での研究発表,
大学での非常勤講師,企業での教育研修セミナー講師
・一橋大学,上智大学,成蹊大学
一般向け,専門家向けの各種セミナー講演,

■専門・得意分野
時系列解析,金融データ解析,ベイズ統計学,データサイエンス


1月24日『データサイエンティスト養成講座〜Rを用いた時系列データ分析の基礎〜』とセットで受講が可能です。
講義内容はこちら→


日時・会場・受講料

●日時 2022年1月28日(金) 10:30-16:30
●会場 ※会場での開催は行いません
●受講料
『ベイズ統計入門講座(1月28日)』のみのお申込みの場合
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300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36,300円

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800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41,800円

『時系列データ分析(1月24日)』と合わせてお申込みの場合
 (同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。)
  【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名72,600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61,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

  【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名83,600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72,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

      *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・録画行為は固くお断り致します。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

配布資料・講師への質問等について

●配布資料は、印刷物を郵送で送付致します。
 お申込の際はお受け取り可能な住所をご記入ください。
 お申込みは4営業日前までを推奨します。
 それ以降でもお申込みはお受けしておりますが(開催1営業日前の12:00まで)、
 テキスト到着がセミナー後になる可能性がございます。


●当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
(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。)
●本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり
 無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。
●受講に際しご質問・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

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できる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(クリックして展開「▼」:一部のブラウザーでは展開されて表示されます)
・PCもしくはタブレット・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(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
 各ご利用ツール別の、動作確認の上お申し込み下さい。
・開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。開催前日(営業日)の12:00までにメールが届かない場合は必ず弊社までご一報下さい。
・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>

Zoom
Zoomを使用したオンラインセミナーとなります(クリックして展開「▼」)
・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
 *Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
 →音声が聞こえない場合の対処例

・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
 →※一部のブラウザーは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります、
   必ずテストサイトからチェック下さい。
   対応ブラウザーについて(公式);コンピューターのオーディオに参加に対応してないものは音声が聞こえません

見逃し視聴あり
申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です。
(クリックして展開「▼」)
・原則、開催5営業日後に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
・視聴可能期間は配信開始から1週間です。
 セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
 尚、閲覧用URLはメールでご連絡致します。
 ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
 (見逃し視聴あり)の方の受講料は(見逃し視聴なし)の受講料に準じますので、ご了承下さい。

 →こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」


セミナーポイント

データを解析している際に,「データ以外の情報を利用した解析をしたい」と思ったことはありませんか?ベイズ統計学では,データから得られる情報だけでなく,事前に知りえた情報(主観的に設定した情報)を利用して推測していきます.本講義では,一般的な統計学の手法との違いを意識しながら,ベイズ統計学の考え方を学ぶことにより,データとそれ以外の情報を組み合わせた推論方法を習得することができます.
また,ベイズ統計学を学んだことのある方の中には,手法について理解はできたが,どのように用いればよいか分からない人もいるかもしれません.特に,一般的な統計学の手法を適用できる問題では,ベイズ統計学を活用する必然性が感じられないこともあるでしょう.本講義では,ベイズ統計学の特徴が活かされる事例を取り扱い,Rを用いた解析法を具体的に説明するため,ベイズ統計学の使いどころがはっきりと理解できるようになるでしょう.

■受講対象
・ベイズ統計学を基礎から学びたい方
・ベイズ的アプローチに興味がある方,一般的なアプローチとの違いを知りたい方
・データ解析の実務に携わっている方

■受講後、習得できること
・ベイズ統計学の考え方が分かり,一般的な統計学の手法との違いが分かるようになる.
・ベイズ統計学での推論の進め方(ベイズ的アプローチ)の考え方を学ぶことで,データ以外の情報を利用した解析手法を習得できるようになる.
・Rを用いたベイズ的アプローチによるデータ解析ができるようになる.

セミナー内容

1.はじめに
 1-1ベイズ統計学の考え方
  a. 頻度論的アプローチ
  b. 異なるの情報の利用
 1-2.条件付確率とベイズの定理
  a. 条件付確率と周辺確率
  b. ベイズの定理
 1-3.事前情報とデータによる情報
  a. 因果関係の整理
   b. 学習の効果

2.ベイズ統計学における推定手法
 2-1.ベイズ統計学の特徴
  a. 尤度と最尤推定法
  b. 異なる情報に関する確信度合
  c. 尤度と事前情報の組み合わせ方:事後分布の計算
  d. 様々な事前情報の考え方:正規分布,一様分布,無情報事前分布
 2-2.推定手法
  a. 様々な確率分布のパラメタ推定:正規分布,指数分布,ベータ分布
  b. 推定結果のまとめ方:事後平均,事後標準偏差,信用区間
  c. マルコフ連鎖モンテカルロ法(MCMC法)の考え方
  d. ギブスサンプラーのアルゴリズム

3. データ解析
 3-1一般的な統計解析の手法との比較
  a. データの分布を解析する
  b. 線形回帰モデルを解く
 3-2.ベイズ統計ならではの解析手法
  a. 打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
  b. データ拡大法のアルゴリズム

セミナー番号:AH2201Q2

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