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【会場受講】第1回【データサイエンス実務入門】Python導入からはじめる!ビジネスデータ分析・WEBスクレイピング

~可視化で体感しながら統計処理、WEBデータの自動収集技術を学ぶ~
本セミナーは終了致しました。
開催日時 2021-04-13(火) 9:30~16:30
講師 セカンドサイト株式会社
栢本 淳一 氏 執行役員
奥澤 創一郎 氏 マネジャー

【栢本 淳一 氏】
東京工業大学工学部、筑波大学大学院卒業、大手金融データ分析・コンサルティング会社、大手金融機関(銀行)、大手外資系コングロマリット会社、中堅JASDAQ上場証券会社の執行役員チーフデータサイエンスオフィサーを経て、2020年11月セカンドサイト株式会社に執行役員として参画

【奥澤 創一郎 氏】
外資系コンサルティング会社にて約10年間、金融業・流通業を中心として、データ活用のコンサルティング、BI/DWHに関するシステム構築の案件を多数経験 セカンドサイト入社後は、アナリティクス案件でデータ分析・モデル構築に従事

補足事項 ※こちらは会場参加のお申し込みページです。オンライン受講をご希望の方は該当のページよりお申し込みください。
※本セミナーのキャンセル期限は4/6(火)12時です。(開催1週間前に資料の一部を送付するため)
※回数券を使用して当セミナーにお申し込みされます場合、2回分の回数券が必要となります。
※昼食をご用意いたします。

<ご自身のPCで演習しながら学ぶ体験学習型ワークショップです。ノートPCをご持参ください。>
【事前準備について】
● インターネットを使用します。Wi-Fi環境をご用意いたしますので、接続可能なPCをご持参ください。
● Google Colaboratory環境で実習をおこないます。事前に本セミナー専用のGoogleアカウントをご用意ください。
● ご自身のPC (セミナー当日使用するPC)に、予めGoogle Chrome(無料)のインストールをお済ませください。

【注意事項】
● 本セミナーはZoomを使ってオンライン配信します。オンライン受講の方は、Zoomの利用が可能なメールアドレスをセミナーお申し込み時にフォームにご入力ください。
● 本セミナーではビジネスチャットツール「Slack」上で質問受付を行います。必ずSlackに登録可能なメールアドレス(Gmail、Yahooメール等)をセミナーお申し込み時にフォームにご入力ください。

【お申し込み後の流れ】
● 開催1週間前
・事前配付教材、動作確認のご案内をメールにてお送りします。開催前日までに、メールの案内に沿って必要なツール(無料)のインストールと動作確認をご自身のPC(セミナー当日使用するPC)でおこなってください。
・ご登録のアドレス宛にSlackへの招待メールを配信します。スマートフォンやタブレットでSlackを使用予定の方は、Slackのアプリ(無料)を予めダウンロードしてください。
・各ツールのインストールや動作確認についてのご質問はSlackにて受け付けます。Slack上での質問受付期間は、各セミナーの開催1週間前からアーカイブ配信終了時までとなります。(※アーカイブ配信は、オンライン受講の方のみご視聴いただけます)
     ▼
● 開催前日
・セミナー視聴用URLとセミナー資料をメールにてお送りいたします。
     ▼
● 開催当日
・9:10から事前サポートと動作確認の時間を設けます。事前準備がお済みでない方、操作にご不安のある方はお早めにご来場ください。 
概要 本セミナーはデータサイエンス実務の基礎スキルである、Pythonプログラミングを中心に取り扱い、データ分析の実務者を担うための第1ステップとなることを目的とします。

機械学習やデータ分析、統計処理やWEBデータの自動収集技術など、データサイエンス実務を習得するには、まずはPython導入から始めるのが効果的かつ効率的です。特別な環境構築が不要なGoogle Colaboratory(※)を利用し、いきなりデータサイエンス実務の入門トレーニングに入れます。(※Google Colaboratoryは機械学習・データ分析の自動化とその効率化を主目的に開発されたツールです。本セミナーでは主にJupyter Notebook環境を使います。)
担当講師はこれまでアナリティクス技術を活用した金融のマーケティング、リスク管理等の案件に従事し、機械学習モデルの構築・導入支援業務を推進しています。
本セミナーでは各種ライブラリを使ったデータ操作方法の他、データの品質を高めるデータクレンジングやWEBデータの自動収集技術であるスクレイピング等、データ分析における定番作業を題材に、統計処理含めデモ・演習を交えて体験しながら学んでいただきます。
特別な環境構築が不要なGoogle Colaboratoryを利用し、AI/機械学習、データサイエンスの分野において主流となりつつあるPythonについて、ゼロから学ぶことができるため、Pythonにとりあえず触れてみたいと思っている方や、ビジネスで利用されるデータ分析技術の基礎を学びたい方におすすめです。
どの問題設定に取り組む際にもまず、Pythonを用いてのデータの可視化を行い、データを理解することから始めます。「視覚化デモ→演習→基礎理論学習」のサイクルを繰り返すことにより、「体感できた」「使えた」だけで終わることなく「腹落ち」して理解するレベルまでもっていくことができます。この中に「どのようにアプローチすべきか」という観点が入るため、技術だけでなくデータ分析実務上の問題に対する思考プロセスも理解することができます。
また、本セミナーで修得した技術・知識は更に高度な機械学習やディープラーニング技術修得の際の最重要な基礎になります。

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このセミナーで得られること
・Google Colaboratory(Jupyter Notebook)、Pythonの導入
・Python文法基礎とデータ処理ライブラリの導入
・ハンドリング・クレンジング・スクレイピング・テキストマイニングの基礎
・データサイエンス実務に必要な最低限の統計処理入門
・データ可視化によるデータサイエンスの基礎的理解
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本講座の受講に必要な前提知識
本セミナーを受講するにあたり、データ分析やWEBデータ処理、統計処理やPythonについての事前知識は不要ですが、ExcelやBIツール等での基本的なデータ処理操作(表計算や図を挿入してのデータ処理・グラフ化程度)の経験がある方を対象としています。
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セミナー難易度チャート *以下のような方を対象としています*
データ分析:★★☆☆☆(学習経験あり)
統計処理・プログラミング:★☆☆☆☆(未経験者OK)
機械学習:★☆☆☆☆(未経験者OK)
ビジネス力:★☆☆☆☆(実務未経験者OK)
※必ずしもチャートに該当せずともご受講いただけます。目安としてご参照ください。
セミナー詳細 1.Python入門
(1)Google Colaboratory(Jupyter Notebook)の基本操作
(2)Pythonプログラミング入門
(3)Pythonライブラリ導入 ―Numpy、pandas、Matplotlib、scikit-learnなど
(4)オブジェクト指向プログラミング

2.定番作業で事例演習しながら学ぶPythonプログラミング基礎
(1)データハンドリング・グラフ描画
 (a)Numpyで数値計算
 (b)Pandasによるデータベース操作
 (c)Matplotlibでグラフ描画
(2)データクレンジング
 (a)フォーマット補正
 (b)欠損値補完
 (c)名寄せ
(3)スクレイピング
 (a)HTML・CSSの基礎
 (b)BeautifulSoupを使ったウェブスクレイピング

3.機械学習超入門デモ(次回の予習)
(1)事例でデータ可視化/データ理解
(2)事例で決定木デモ
(3)事例でロジスティック回帰デモ

4.質疑応答 ※ 録音、ビデオ・写真撮影等はご遠慮ください
カテゴリ 技術コース
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