top of page

1.Pythonの概要

①開発環境

②言語仕様の特徴

2.データ分析の手法

①教師あり学習と教師無し学習

②回帰分析

a.単回帰分析

b.重回帰分析

c.ロジスティック回帰分析

③決定木とランダムフォレスト

④記憶ベース推論(k近傍法)

⑤SVM(サポート・ベクター・マシン)

⑥主成分分析と対応分析

⑦単純ベイズ分類

⑧階層型クラスター分析

⑨非階層型クラスター分析

⑩SOM(自己組織化マップ)

⑪アソシエーション分析

⑫リコメンデーション​

3.AIの基礎と学習手法

①AIとは

②ディープラーニングの仕組み

③ニューラルネットワークのチューニング

a.活性化関数

b.最適化アルゴリズム

c.隠れ層の数とニューロン数

d.学習エポックと学習率

e.過学習を避ける正則化

④CNN(畳み込みニューラルネットワーク)

⑤GAN(敵対的生成ネットワーク)

⑥RNN(リカレント・ニューラルネットワーク)

a.シンプルRNN

b.LSTM(長短期記憶)

c.GRU(ゲート付リカレント・ユニット)

4.複数の手法を組み合わせたアンサンブル

①アンサルブル学習とは

②アンサブンル学習の手法

5.ビッグデータ分析実践のポイント

AI1.JPG
AI2.JPG
松江セミナー案内画像.JPG
秋田案内.JPG
長野案内.JPG
  • 2018.8.10 開催 セミナー

  ビッグデータとAIの効果的な活用法と具体的な応用事例

開催案内.JPG
  • 2018.3.14 開催 セミナー

  越境ECを活用した海外展開

越境ECセミナー案内富山.jpg
  • 2018.2.7 開催 セミナー

  インターネットを使って海外に売り込もう

  ―越境ECで海外展開するための基礎知識―

越境ECセミナー案内画像.jpg
  • 2016.5.31 開催 セミナー

 

 

ビッグデータ分析の基礎と具体的な活用法および適用事例

〜 ビッグデータの利活用を支える最新技術と分析手法、製造業や流通業での効果的な利活用事例 〜

ビッグデータ分析の最新技術・手法・分析ポイントなどを修得し、ビジネスに効果的に役立てるための講座

ビッグデータ分析を使った問題解決ノウハウを学び、ビジネスに活用しよう!

 近年、様々な業種、業務において、ビッグデータの利活用が進んでいる。ビッグデータを業務に効果
的に活用するには、ビッグデータ分析の最新技術の動向を把握した上で、自社の問題解決に如何に適用
すればよいかを具体的にイメージする必要がある。
 本セミナーでは、ビッグデータとその分析技術の概要を解説するとともに、各業界におけるビッグ
データの利活用の状況を事例とともに紹介し、具体的な利活用策を策定する際に役立つノウハウを解説
する。

受講対象者

データに基づく事業企画や業務改革を目指す経営企画部門の方
データを活用した商品企画、CRMを行うマーケティング部門の方
データを管理し、その利活用を推進する情報システム部門の方
統計を基礎から学びたい方
データ分析の基礎を学びたい方

予備知識  特に、必要としません。

習得知識

ビッグデータの技術的な動向
各業界におけるビッグデータの利活用のパターン
ビッグデータの利活用による問題解決のヒント

プログラム

1.ビッグデータの概要
 (1) ビッグデータとは
 (2) ビッグデータの最近の話題
2.増大するビッグデータ
 (1) データの量、種類、速度
 (2) ビッグデータの利活用を支える技術革新
3.ビッグデータの分析手法
 (1) 分析環境
 (2) データマイニング
 (3) 人工知能
4.製造業におけるビッグデータの利活用法
 (1) 製造業におけるビッグデータの特徴
 (2) 製造業における利活用の目的と効果
 (3) 製造業における利活用事例
    a.輸送機械産業
     b.電気機械産業
     c.ロボット産業
     d.その他の製造業
 (4) 生産管理の効率化
 (5) 在庫管理の効率化
 (6) 産業保安規制のスマート化
5.流通業におけるビッグデータの利活用法
 (1) 流通業におけるビッグデータの特徴
 (2) 流通業における利活用の目的と効果

 (3) 流通業における利活用事例
    a.小売業での利活用
    b.オンラインショッピングでの利活用
6.業界を越えたビッグデータの利活用法
 (1) 業界を横断した分析情報の共有
 (2) 外部データを利用した分析

bottom of page