Pythonによるデータ解析の基礎と実務への応用

株式会社　技術情報協会畠沢翔太氏 55,000円

★　ノイズが多い材料データ、プロセスデータをどのように前処理するのか？　そのヒントが得られる！　

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2025/05/20 (火) 13:00～ 16:00 （受付 12:30 ～ )
2025/06/03 (火) 13:00～ 16:00 （受付 12:30 ～ )

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申込み期間

2025/03/05 ～ 2025/05/19

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

定員数の上限はございません

受講料

55,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

Zoomを利用したLive配信
※会場での講義は行いません。　

講師

畠沢翔太氏: コニカミノルタ(株)　技術開発本部　データサイエンスセンター　データソリューション部

カリキュラム、
プログラム

※本セミナーは２回セットでのお申込みのみとなります。

【受講者対象】
・Pythonの初心者または未経験者
　→インストールして動かしてみたことはあるけど，　業務で使う際にどのようにすれば良いか分からない方など
・材料処方設計や製造プロセス業務に、Python等を用いたデータ活用をお考えの方
・Pythonのインストールと基礎的な使い方については，手順書をもとに各自で事前学習ができる方

１．はじめに
　1.1　講師自己紹介
　1.2　Python環境の動作確認
　1.3　企業においてデータ活用に取り組む意義
　1.4　生成AIの紹介

２．データ基礎
　2.1　データについての基礎知識
　2.2　データ可視化
　2.3　実習1:データ可視化
　2.4　演習1:データ可視化

３．多変量データの取り扱い (次元削減・クラスタリング)
　3.1　多変量データとは
　3.2　基本的な前処理
　3.3　次元削減・クラスタリング ① 主成分分析
　3.4　実習2:主成分分析
　3.5　演習2:主成分分析
　3.6　次元削減・クラスタリング ② クラスタリング
　3.7　実習3:クラスタリング
　3.8　演習3:可視化/クラスタリング

４．線形回帰モデル基礎
　4.1　線形回帰モデルとは
　4.2　回帰モデルの評価指標
　4.3　実習4-1:線形回帰モデル (1)
　4.4　過学習/過剰適合
　4.5　実習4-2:線形回帰モデル (2)
　4.6　正則化
　4.7　実習4-3:線形回帰モデル (3)

５．おわりに
　5.1　データ活用プロジェクトの進め方の紹介
　5.2　参考書籍

６．補習 (スキルアップにご活用ください)
　6.1　補習1: Pythonの基本文法
　6.2　補習2: Dirty-Irisの前処理

【質疑応答】

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・ Zoom公式サイトで視聴環境を確認の上、お申し込みください。
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。