選べる実施スタイル
研修・セミナーのラインナップ
体系的に学べるカリキュラム
Python＋数学超入門
Python入門
- 基本的な使い方
演算子 / データ型 / 条件分岐 / 関数 / クラス
数学入門
- 関数 / 微分 / ベクトル / 行列 / 確率
Python＋数学
Python
- 基本的な使い方
- データの可視化
- NumPy
数学
- 微分積分 / 線形代数 / 確率 / 情報理論
SQL
基本操作
- SELECT / WHERE / 集計関数
結合とサブクエリ
テーブル作成
パフォーマンスチューニング
分析基盤構築
AWSの基本操作
RDB/NoSQL入門
DWHの構築
Hadoop/Map-reduceとは、Spark概要
データ処理
機械学習
機械学習概要
教師あり学習
- 回帰 / 分類 / scikit-learn実装
データの前処理と次元削減
パラメーターチューニング
教師なし学習
深層学習／ディープラーニング
ニューラルネットワークの概念
多層パーセプトロン / 誤差逆伝播法
CNN、RNN、LSTMの理論と実装
次元圧縮
生成モデル
強化学習
統計＋R
母数/標本、確率分布、仮説検定、検出力
分散分析モデル、実験計画法
回帰分析、最尤推定法と最小二乗法、変数選択法
ロジスティック回帰、相関分析と回帰分析、主成分分析
時系列分析、状態空間モデル
混合モデル、ベイズ推定、階層モデル
ケーススタディ
機械学習の開発プロジェクトの概要
データ種別 / タスクとベースライン
成功例と失敗例
EC、webサイトレコメンデーションエンジン
手書き伝票の画像認識アプリ
部品（画像）の異常（不良品）検知
小売業の需要予測、在庫最適化
自然言語処理を用いたチャットボット
コールセンターのデジタルデータ化、ポジ、ネガ判定による分類
日本トップクラスの講師陣
企業での実績がある日本トップクラスの講師陣が研修を担当します。
Google、Microsoft、Facebook、リクルート、ブレインパッド、楽天など企業出身者25名との専属契約を結び、エッジテクノロジーだけが提供できる現役の実務家が揃っています。
山田 典一
マーケティング領域を主とした高度アナリティクス業務に約15年間従事。
Yahoo!Japanのデータアナリストを経験した後、ビッグデータ分析業界最大手のブレインパッド等にてキャンペーン効果測定手法の開発・組織浸透、主要クライアントとのアナリティクスリレーションシップの構築、グローバル連携プロジェクト等一連の業務を経験。
五木田 和也
組合せ最適化、画像認識、自然言語処理分野を中心に機械学習を使ったソフトウエア開発を行う。
ディープラーニングを初めとした従来の特化型AI開発の傍ら、脳の再現を目指した汎用AIについての研究開発にも取り組む。
中村 俊輔
新卒で楽天株式会社のビッグデータ処理アプリケーション開発に携わった後、人工知能システム開発をビジネスとする株式会社9DWにてCTO就任。
30以上のプロジェクトのコンサルタント、開発者、プロジェクトリーダーとして携わりながら50人以上のデータサイエンティスト育成～実稼働までサポート。