| コースコード | DBE040 |
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| ITスキル標準 職種／レベル |
職種不問 |
| コース概要 | このコースは、データマイニングの代表的な方法論である「CRISP-DM」に沿って、予測モデルを構築する一連の流れおよびモデルを構築するために必要な各種分析手法を学習します。受講者はソフトウェアをインストール可能なPCを用意いただくことを推奨します。お手元にPCを用意いただくことで、画面の解説に従ってソフトウェアをインストールおよびハンズオンで確認しながら学習することができます。このコースを受講することで、今までよりもデータ分析を身近に感じていただくことができます。「機械学習 ケーススタディで学ぶ実践編‐製造物の種類判別と生産設備の故障予兆‐」コースを受講するにはこのコースを修了する必要があります。 |
| 到達目標 | ・データマイニングの基本プロセスを説明できる。 ・多変量解析やクラスター分析、決定木分析などデータマイニングの基本的な手法を説明できる。 ・「機械学習 ケーススタディで学ぶ実践編‐製造物の種類判別と生産設備の故障予兆‐」コースで使用するツールの基本操作を説明できる。 |
| 対象者 | ・データ活用案件において、アナリティクスを担当する必要がある方、またはしたいと考えている方。 ・実際のモデル構築がどんな作業になるかを知っておく必要がある方。 ・予測モデルの手法を体系的に学びたい方。 ・「機械学習ケーススタディで学ぶ実践編‐製造物の種類判別と生産設備の故障予兆‐」コースを受講される方。 |
| 前提知識 | ・一次方程式の関数（y=f（x））がわかること。 ・ソフトウェアのインストールができること。 ・平均や分散、標準偏差など基本統計量について理解できていること。 |
| 内容 | １．データマイニング概要 ２．データの理解 ３．データの準備 ４．モデリング ５．評価と展開 |
| 教材サンプル | |
| 標準学習時間 | 9 |
| 学習形態 | eラーニング |
| カテゴリー | |
| コースフロー | |
| 備考 | 【お申し込み前に必ずご確認ください】 ・開始日にかかわらず学習終了日は9月30日になります。 ・収録した講義画面と講師の音声で、集合研修に参加しているような臨場感ある受講ができるタイプのeラーニングです。（音声再生環境が必須です） ・このコースは、インターネットによる研修のため、パソコンとWeb環境が必要です。 ・お申し込みの前に必ず学習利用環境をご確認ください。なお、ご利用にあたっては、ご受講者とお申込責任者の方のE-Mailアドレスが必須となります。 ・このコースの内容は、予告なく変更する場合がございます。 ・お手元にPCをご用意いただいた方は、適宜PC操作をハンズオンで学習いただけます。 |
| 受講料 | ¥39,600（税込） |
| 空席状況 |
 ：空席あり |
 ：残り４席以内 |
 ：満席 |
 ：受付終了 |
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| 研修会場 | 開催日程 | 日数 | お申し込み | 空席状況 | 臨時 |
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