[実績あり] 機械学習・データ解析・Pythonに関する10時間のハンズオンセミナー(体験学習)でどのくらいのことができるようになるのか?

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機械学習・データ解析について、Pythonを用いたハンズオンセミナーをしたことがあります。ハンズオンセミナーとは体験学習のことです。たとえば私が実施したことでいえば、機械学習・データ解析に関する勉強をするだけでなく、勉強した内容について実際にプログラミングして、その場でデータ解析までします。勉強してそのままにしてしまうと、時間の経過とともに内容を忘れてしまいますが、実際に手を動かしてプログラミングして実行までしているため、より自分の身につくわけですね。資料だけでなく実行したプログラムも手元に残るので、勉強した内容をあとで復習したり、機械学習・データ解析を実際に現場で活用したりするのが簡単です。

この前は二日にわたって10時間かけてハンズオンセミナーをしました。ここでは、10時間のハンズオンセミナーで機械学習・データ解析・Pythonについてどれくらいのことができるようになるのか説明します。もし社内やセミナー等で機械学習・データ解析・Pythonに関するハンズオンセミナーを希望するときは、参考にしてください。

ちなみに、予備知識は高校卒業程度の数学知識であり、必要な技術は ある程度パソコンの操作に慣れていること、です。Pythonやプログラミングの経験は必要ありません。

ハンズオンセミナーで実施した内容は以下のとおりです。

1.Pythonの基礎

  • Jupyter Notebookの使い方
  • データ解析のためのPythonプログラミング
  • データの読み込み・確認・保存

2.データの前処理・可視化 (見える化)

  • サンプル・変数の削除
  • データセットの分割
  • 標準化 (オートスケーリング)
  • 主成分分析 (Principal Component Analysis, PCA)

3. 回帰分析・クラス分類

  • 線形判別分析 (Linear Discriminant Analysis、LDA)
  • サポートベクターマシン (Support Vector Machine、SVM)
  • 最小二乗法による線形重回帰分析
  • 部分的最小二乗回帰 (Partial Least Squares Regression, PLS)
  • リッジ回帰
  • Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO)
  • Elastic net
  • サポートベクター回帰 (Support Vector Regression、SVR)
  • 決定木
  • モデルの予測性能の検証
  • 使い分けと効果的な活用のコツ

4. アンサンブル学習

  • ランダムフォレスト
  • バギング
  • Adaptive boosting (Adaboost)

5. その他

  • さらに深みを目指すために
  • 応用事例の紹介
  • 質疑応答

もちろん、上の内容をしぼって短時間にすることも、長時間にしてより内容を拡充することも可能です。社内やセミナー等で機械学習・データ解析・Pythonに関するハンズオンセミナーを希望するときは、ご相談ください。

以上です。

質問やコメントなどありましたら、twitter, facebook, メールなどでご連絡いただけるとうれしいです。

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