2017年8月2日

データサイエンスコース

コースの概要

ハーバード・ビジネス・レビューにおいて、「21世紀最もセクシーな職業」と謳われたデータサイエンティスト。世界に存在する様々なデータを自由自在に解析・分析し、インパクトのある知見や価値を次々に生み出すデータサイエンティスト人材の需要は、工学・経営学のみならず、今後あらゆる分野において高まる一方です。
本コースでは、データサイエンティストの世界でデファクトスタンダードとなっているPythonを用いたデータの分析・解析・可視化の手法を2日間でキャッチアップすることを目指します。データサイエンティストとして必要なスキルを実例ベースのハンズオン形式で、集中的に身につけます。実例ベースなので、実際のビジネスの現場ですぐに圧倒的な効果を実感できるはずです。

時間・料金

  • 時間:10時間(9:00 – 19:00)× 2日間(昼食休憩1時間・懇親会1時間も含む)
  • 料金:個人:100,000円(税抜),法人枠:250,000(税抜)

※法人枠は一社につき5名様まで受講可能です。法人団体研修等も承っておりますので、ご希望のお客様は、こちらのページよりお気軽にお問い合わせ下さい。

定員

10名
最小履行予定数:4名
※各回、定員になり次第募集を締め切らせていだきます。

開催スケジュール

  • 10/28(土)・10/29(日) 9:00 – 19:00 @ 東京大学本郷キャンパス
  • 11/11(土)・11/12(日) 9:00 – 19:00 @ 東京大学本郷キャンパス

開催場所の詳細は、申込後に別途ご案内いたします。

対象者

  • データ分析・解析やデータの可視化に興味がある全ての方
  • Excel等でのデータ分析・解析に限界を感じてきている方
  • 高度なデータ分析・可視化手法で、他に圧倒的な差をつけたいマーケッターやコンサルタント
  • データとその分析結果でストーリーを語りたいビジネスパーソン
  • データ分析のスキルを網羅的に学びたい非情報系のリサーチャー
  • 機械学習エンジニアになる前の基礎を身に付けたいエンジニア
  • 就活や転職で、キャリアアップを目指したい全ての方

※受講前の段階で最低限のPythonプログラミングができるに越したことはありませんが、Pythonの最低限の扱いについても講座内で触れるので、基本的にPython初学者でも大丈夫です。しかし時間の関係上、Pythonとデータ分析の環境構築までは時間を取ることができませんので、受講者の皆様には、予め環境構築だけはお願いしております。(こちらで受講者向けの環境構築ページを用意しておりますのでそちらに従って事前に環境構築をお願いいたします。)もしご用意が難しい場合は、1万円(税抜)で環境設定済みのPCの貸出も行っておりますので、事前にご連絡下さい。

ゴール

  • データ分析・解析において最低限必要なPythonプログラミングをマスターする
  • データ分析基盤としてJupyter(IPython) Notebookの使い方をマスターする
  • Pythonを用いたデータ分析・解析・可視化手法とその道具立てについて理解する
  • numpyを用いたベクトルや行列の操作方法について理解する
  • pandasを用いたデータ処理と解析方法について理解する
  • JSON、HTML、Excelなど様々なデータ形式をPythonで扱う方法を理解する
  • データベースとSQLの簡単な使い方を理解する
  • matplotlib、seabornを用いたデータの可視化方法を理解する
  • 実例を通して、実際の現場におけるデータ解析のスキルとフローを身につける

タイムテーブル

Day 1: Pythonプログラミング基礎とPythonを用いたデータ分析基礎 理論編

1日目は、Pythonプログラミングの基礎と、Pythonを用いてデータ分析を行うためのライブラリ(numpy, pandas等)の使い方を一気に学んでいきます。Pythonプログラミングの経験がなくても大丈夫。何度も繰り返し重要なところを手を動かしながら学んでいくことで、基礎を体で覚えていきます。

時刻 講義 内容
09:00 –11:00 準備とPythonプログラミング Pythonを用いたデータサイエンスの全体像と、データサイエンスを行う上で最低限必要なPythonプログラミングについて学んでいきます。 また、データ分析を行う基盤としてJupyter Notebookの使い方も説明します。
11:00 – 13:00 Pythonプログラミングと数値演算 引き続き、Pythonプログラミングについて学びながら、numpyというPythonライブラリを用いたベクトルや行列の操作方法(データの扱い方と演算)について学んでいきます。
13:00 – 14:00 昼食休憩
14:00 – 16:00 データ処理 ExcelやSQL等で行うようなデータ処理を簡単に行うことができるpandasというライブラリの使い方を学んでいきます。ココらへんから、Pythonを用いたデータ分析の面白さとインパクトの大きさを実感してくるはずです。
16:00 – 18:00 データの可視化 処理したデータを可視化するためのライブラリmatplotlibやseabornの使い方について学んでいきます。分析したデータを解釈しやすいように可視化するのはデータサイエンスにおいて最も重要な作業の一つであり、面白みも感じることができるはずです。
18:00 – 19:00 懇親会 1日目の講義で分からなかったところの質疑応答等を行います。2日目の実例を用いたデータ分析(実践編)をより価値のあるものにするためにも、ここで疑問点をしっかり取り除いてから帰っていただきます。

※適宜講義の合間に休憩をとります。また、受講者の構成により、多少内容を変更する事がありますのでご了承ください。

Day 2: 人工知能システムの設計・導入・運用

2日目は、1日目に学んだPythonを用いたデータ分析の基礎を元に,幾つかの実例を上げて,実際にデータサイエンティストが行うように実データを分析をしていきながらデータサイエンスの実用的なスキルを学んでいきます。また、最後には皆さんにそれぞれチームを組んでデータ分析をしていただきます。

時刻 講義 内容
09:00 –11:00 1日目の復習とデータの読み書き、SQL 1日目の復讐を行うとともに、PythonでCSVやHTML、Excel等の様々なデータを読み書きする方法、簡単なデータベースとSQLの扱いについて学びます。
11:00 – 13:00 実践データサイエンス1 実例を用いて、一気通貫でデータ分析の実践的スキルを学んでいきます。
実例としては、株価・価格予測やログデータ分析、選挙やサッカーの勝敗予測等様々なテーマを用意しております。
13:00 – 14:00 昼食休憩
14:00 – 16:00 実践データサイエンス2 実例を用いて,一気通貫でデータ分析の実践的スキルを学んでいきます。
16:00 – 18:00 データサイエンス 実際のビジネスの現場で起きるお題を出しますので、それぞれチームを組んで、データ分析をしていただきます。データの分析・可視化・そして最後はそれを用いてストーリーを語っていただきます。
18:00 – 19:00 懇親会 1日目と同様に懇親会を行います。講義で分からなかったところの質疑応答等や、自分自身の業務にデータサイエンスをどういかすか等について、それぞれ皆さんに指針を持ってから帰ってもらいます。

※適宜講義の合間に休憩をとります。また、受講者の構成により、多少内容を変更する事がありますのでご了承ください。

本コースはPythonプログラミングとデータ分析の環境構築済みのPCが必要です。こちらで受講者向けの環境設定ページを用意しておりますので、そちらに従って事前に環境構築をお願いいたします。もしご用意が難しい場合は、1万円(税抜)で環境設定済みのPCの貸出も行っておりますので、事前にご連絡下さい。

 

よくある質問

Q. この講座を受けるとどのくらいのレベルになれるのでしょうか。

講座のゴールは、『Pythonを用いたデータサイエンスを行うために最低限必要な実践的スキルを身につける』です。Pythonを用いたデータサイエンスのスターターパックとなっており、一人前のデータサイエンティストとして活躍するためのスタートラインに立てます。

Q. 数学や統計が苦手なのですが大丈夫でしょうか。

大丈夫です。数学や統計の知識を前提とした講義ではありません。必要最低限の知識は講義中にお教えいたします。特に事前に勉強しておく必要はありません。

Q. プログラミングを行ったことがありませんが大丈夫ですか。

プログラミングを行ったことがなくても、講義の中でデータ分析を行うために最低限必要なPythonプログラミングについてレクチャーしますので、大丈夫です。しかし、こちらのコースはPythonプログラミングを学ぶコースではないので、もちろん最低限プログラミングやPythonについて知っているに越したことはありません。

Q. 今すぐデータサイエンスを業務で使う予定はないのですが学ぶべきでしょうか。

その場合でも受講をオススメしています。レオナルド・ダヴィンチの言葉に『幸運の女神には、前髪しかない。』というものがあります。いわゆる幸運の女神が横を通り過ぎる時にすぐに掴める準備をしていなければ(後ろ髪がないので)チャンスを掴めない。という言葉です。人工知能の技術も取り巻く環境も凄まじいスピードで変化しています。チャンスが来た時にすぐに人工知能のビジネスを始めることができるように準備をしておくことは非常に大切です。

Q. なぜ10時間 x 2日間なのですか。

AI Dojoの各コースでは、一般的な講義やセミナー等で採用されることが多い1回2時間、月4回、3ヶ月(2 x 4 x 3 = 24時間)の内容を、1回10時間の2日間(20時間)で集中的に教えることにしています。これは、そちらの方が圧倒的に効率が良い上に身になるからです。学生時代の家庭教師や講義を思い出していただけると分かると思いますが、週1回2時間でやると、どうしても毎回前回のおさらいをする必要があり、非効率になってしまいます。特に、社会人の皆さんは平日は仕事を抱えているので、予習復習などをする時間が取れず、1週間も経つと、前回の内容の半分近くを忘れてしまうこともあります。AI Dojoでは、2日間 x 10時間で一気に全体を抑えることで、各要素の知識が有機的に全てつながっていく感覚を感じられるはずです。

 

過去のセミナーの様子


『対話形式』で進めていきます。各自の理解度を確かめるためにこちらから質問を投げかけたりディスカッションしたり、インタラクティブに講義が進んでいきます。



その場で出た質問に講師が答えます。パーソナルトレーニングならではの『講義を止めてどんどん質問』し、わからない所はその場で解決してもらいます。


数式が難解な場合は『図』『別の視点からの説明』を使って補足しつつ各自のペースに合わせて講義を進めていきます。

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