講座概要

この講座は Kaggle Masterのyukari17が講師を務める、予測モデルを用いたデータ分析 を始めたい初学者向けの機械学習入門講座(全5回)となります。

Kaggleでタイタニックコンペに投稿した段階で止まっている方や、会社で本格的なデータ分析 を始めたいが何をして良いか分からない方、将来データ分析技術者(データサイエンティスト、 モデラー、etc)を目指す学生を対象としています。

使用言語はR(Python版はこちら)とし、各自でノートPCを持参していただき、「手を動かして」学ぶ内容となっています。
※初めてプログラミング言語を触る方はR言語版をお勧めします

講座は各回2時間で前半が座学、後半は演習となります。 演習では、SIGNATE(国内コンペサイト)の練習問題を用いて、実際にコンペに取り組みながら 予測モデルの作成と改良について学んでいきます。
※株式会社SIGNATE様には、営利目的でのコンペ利用許可を得ています

講座は週1回なので、次の講座までにご自身の都合の良い時間に復習、モデル改良を 行っていただきコンペの順位を上げることに取り組んで頂きます。 その際、質問などはSlackにて随時受け付けます。

【この講座のポイント】

・ビジネス応用を考えた丁寧なモデル作成を学べる
・実際の国内コンペに参加して順位を上げながら楽しく学べる!
・Slackによる1ヶ月間の質問対応
・身についた気分になる短期集中の高額な講座ではなく、1ヵ月かけて四苦八苦して技術を体得する講座
・yukari17が講師を務めた講座の卒業生からは、Kaggle Masterが生まれている

講座スケジュール・開催場所

講座スケジュール

・第1回：5/25(土) 12:00 ～ 14:00　R基礎(dplyr, ggplot2)、評価指標(AUC)について
・第2回：6/1 (土) 19:00 ～ 21:00　決定木、過学習、クロスバリデーション法
・第3回：6/8 (土) 12:00 ～ 14:00　ロジスティック回帰、変数加工
・第4回：6/15(土) 12:00 ～ 14:00　アンサンブル学習(バギング、スタッキング)、発展的な機械学習モデル
・第5回：6/22(土) 19:00 ～ 21:00　リークについて、ビジネス応用での注意点、データ結合

※第2回と第5回は開催時間が異なるので注意してください

開催場所

・東京都中央区八重洲1-7-17 八重洲ロータリービル3階

講座を通じて得られること

・データを見る力(泥臭いデータ分析力)
・決定木モデル、ロジスティック回帰の得手不得手の理解と、実装
・過学習を防いでのパラメータチューニング
・予測モデルのビジネス応用時の注意点

講座対象者

・講座で使用するノートPCを持参できる方
・数式にアレルギーが無い方
・手を動かしてデータ分析を学びたい方

※事前知識は問いません

事前準備・持ち物

講座ではSlackにて資料配布と質問受付を行います。
Slackへの招待を行うため、講座への参加者となりましたら、
下記フォームに記入したものを、下記のアドレスまでメール送付お願いします。

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Slack招待用メール
講座名：データ分析技術者養成講座【R言語版】
connpassアカウント名：
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メール送付先：sano.ryotaro.mathあっとgmail.com
※「あっと」の部分を「@」に直してください

下記をインストールしたノートPCをご持参お願いします。

・R, RStudioの最新版のインストール
・Slackのインストール

R言語の各種パッケージのインストールについては、Slackにて別途お知らせします。

※R, RStudioのインストールについてもSlackにて質問受け付けます
※最悪、ノートPCを会場までご持参いただければ各種インストール対応いたします

講座費用

税込 30,000円(全5回分)　※スポット参加は受け付けていません

・第1回の受付時に会場にて3万円お支払いお願いします

領収書について

必要な方は第1回の時に受付にて申し出てください、第2回の時にお渡しします。

講師

佐野遼太郎(yukari17)
Kaggle Master。名古屋大学大学院にて修士取得後、2015年4月よりコンサルタントとして金融機関を 中心としたデータ分析業務に従事。2018年2月にデータサイエンスチームとしてKaggler枠でDeNAに入社。 また、2016年から社外データ分析講座講師として200人を超えるデータ分析技術者の人材育成に関わっている。

※この講座は所属企業や所属団体とは一切関係なく、個人による主催です

お問い合わせ

問い合わせ先：sano.ryotaro.mathあっとgmail.com
※「あっと」の部分を「@」に直してください

注意事項

・直前でのキャンセルや、参加意思の無い申し込みは行わないようにお願いします
・講座内で配布する資料は全てこの講座の主催者に帰属しています。複製はご遠慮ください
・個人ブログやSNSへの講座資料の掲載はご遠慮ください
・第1回の会場受付後の受講料の返金は行いません
・主催者の都合で開催できなくなった場合は別途振替講座を実施することとし、受講料の返金は行いません
・第三者の迷惑になるような行為、または、講座を妨げるような行為をされた場合は参加を解除させて頂きます