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title: レッスン詳細
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- [講座紹介](https://demo.lambell.co.jp/lesson-detail#course)
- [お役立ち資料](https://demo.lambell.co.jp/lesson-detail#sample)
- [よくあるご質問](https://demo.lambell.co.jp/lesson-detail#faq)
- [お問い合わせ・資料請求](https://demo.lambell.co.jp/lesson-detail#contact)

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## 機械学習・データサイエンス エントリー講座（0.5日）

### 【オンライン開催】 「速修！2日間でマスターする機械学習・データサイエンス入門」

 ２日間で機械学習入門書2～3冊分の内容をマスターする速修講座です。   
講義時間の半分以上はハンズオン演習を実施し、しっかりと機械学習・データ分析テクニックを身に着けるカリキュラムです。演習では、プログラミング無しのノーコード機械学習ソフト（無料）で演習を行いますので、どなたでも参加可能です。

本講座はオンライン開催です。講義内容・演習内容はすべて録画しており、開催日より30日間は録画の視聴が可能です。講座終了後も内容に関するQ＆Aは何度でも受け付けております。

## 受講対象

- **学生・社会人の方など、どなたでもご受講可能です。**   
  ※文系の方、ビジネス職の方なども多く受講しております。
- **Pythonなどプログラミングの知識がない方も歓迎しております。**   
  ※演習はプログラミング無しで機械学習ソフトを利用します。

## 講座の特徴

- 2日間で機械学習を用いたデータ分析の流れをマスターします。 （データ可視化～アルゴリズム理解～予測モデル構築・検証～予測精度向上テクニックまでしっかり習得　※機械学習入門書2～3冊分の内容）
- 講師は文系学生やビジネス職の方にも多く講義しており、初学者がつまずくポイント、勘違いしやすいポイントを丁寧に解説します。
- プログラミング無しのノーコード機械学習ソフト（無料）で演習を行います。演習時間をたっぷりとっています。
- 講義・演習はすべて録画視聴可能です。また、別途フォローアップ日を設けており、当日の欠席の際も手厚くフォローいたします。

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## 講座詳細（カリキュラム)

 イントロダクション：機械学習の全体像

 データ分析者に求められるスキルセット  
 教師あり学習・教師なし学習・強化学習  
 機械学習の目的・メリット  
 予測精度と説明性・解釈性の関係

 教師あり学習：クラス分類

 アルゴリズム解説：決定木・K-NN・SVM・Deep Learningなど  
 ハンズオン演習①　アヤメの花の分類  
 ハンズオン演習②　購買予測  
 ハンズオン演習③　センサーデータによる分類  
 予測精度検証：クロスバリデーション  
 コンフュージョンマトリックス  
 クラス分類評価指標：Accuracy・Recall・Precision  
 オーバーフィッティングとアンダーフィッティング

 教師あり学習：回帰

 線形回帰アルゴリズム解説  
 回帰評価指標：MSE・RMSE・R2  
 ハンズオン演習①　テスト点数予測  
 ハンズオン演習②　住宅価格予測  
 ハンズオン演習③　年収予測  
 データの非線形性とノンパラメトリック回帰  
 クラス分類アルゴリズムの回帰への適用  
 回帰における重要注意点  
 ・予測範囲：内挿・外挿  
 ・多重共線性の影響と確認手法  
 ・外れ値・異常値が予測モデルをどう歪めるのか？

 予測モデル精度向上テクニック解説・演習

 変数選択：ステップワイズ法  
 ハイパーパラメータ最適化：グリッドサーチ

[【満員御礼】速修2日機械学習・データサイエンス講座\_説明会20230116 by @frey-at](https://www.docswell.com/s/frey-at/5YPPL5-2023-01-16-132859)

## 担当講師

![](https://demo.lambell.co.jp/hubfs/raw_assets/public/Frey-Technologies/images/sp/lecturer_%E9%AB%98%E6%9C%A8%E3%81%95%E3%82%93.png)

#### 高木 宏明

 データ分析コンサルタント

 フレイ・アンド・テクノロジーズ株式会社 代表

 慶應義塾大学大学院 経営管理研究科（ビジネススクール・MBA）修了  
国立 高松高専専攻科 機械電気システム工学専攻 修了

 うどんの国香川県出身、ビジネスよりのデータ分析者。  
ビジネス理論から機械学習アルゴリズムまでわかりやすく解説することが得意です。

（大学講師歴）  
慶應義塾大学大学院 経営管理研究科 「データサイエンス」非常勤講師 (2019年度1学期～2022年度1学期)  
青山学院大学 社会情報学部 「データマイニング」「データマイニング演習」 非常勤講師 (2018,2020,2021年度)

## 事前準備

 トレーニング受講環境は何が必要ですか？

 Zoomによるオンライン集合研修となります。PC・インターネット環境・イヤホン・マイクは各自ご準備下さい。  
 PCへの機械学習ソフトウェア（無償）のインストールが必要です。  
※推奨メモリスペック8G以上

 トレーニング受講に関して前提知識・前提スキルは必要ですか？

 ノーコードの機械学習ソフト（無償）を利用して演習を行いますので、プログラミング経験などは不要です。  
 特別な知識・スキルは不要ですのでご安心ください。

## 料金

- 16,000円

 お申し込みの方はこちら

 お申し込みフォーム

## FAQ

 ◇トレーニング開催日に急な仕事が入り参加できなくなりました。フォローアップはありますか？

 講義内容・演習内容はすべて録画しております。開催日より30日間は録画の視聴が可能です。  
 講座終了後も内容に関するQ＆Aは何度でも受け付けております。お気軽にご質問下さい。

 ◇トレーニング受講環境は何が必要ですか？

 Zoomによるオンライン集合研修となります。PC・インターネット環境・イヤホン・マイクは各自ご準備下さい。  
 データサイエンス系講座は、PCへの機械学習ソフトウェア（無償）のインストールが必要です。※推奨メモリスペック8G以上  
 ＰＣの貸出・レンタルは行っておりません。手配が難しい場合は事前にご相談下さい。

 ◇トレーニング受講に関して前提知識・前提スキルは必要ですか？

 どのコースも特別な知識・スキルは不要です。ご不安な場合は事前にご相談ください。（最大限配慮致します）  
 法人向け個別開催の場合は受講者のレベルに合わせてトレーニング内容の調整も可能です。まずはご相談ください。

 ◇見積書・請求書・領収書の発行はできますか？

 見積書・請求書・領収書の発行は可能です。PDFメール送付・郵送どちらも対応可能です。

## お客様の声

教師あり、教師なしアルゴリズムの違いやデータ分析の目的、予測精度向上テクニックなど多くの点を学べました。文系卒ということもありPythonで独学しようとしてプログラミングで挫折していましたが、今回はバッチリついて行けました。

機械学習の概要・イメージを習得することができ、また演習を通して実際の予測モデル構築の流れも学ぶことができました。この分野は初の講座でしたが、データ分析のハードルが下がりとても勉強になりました。

入門書や雑誌の特集を読んでなんとなく理解していたことが、ノーコードツールを使って自分でできたことが面白かったです。機械学習アルゴリズムの具体的な利用イメージがつくようになりました。

データ分析だけでなく、ビジネス上の課題やDXプロジェクトの実務で発生する問題など小話が興味深かった。アルゴリズムの解説やツールの使い方もフォローいただき助かりました。

興味ある分野だったのでこれまで独学で勉強もしていましたが、勘違いしていた点など改めて勉強になりました。独学である程度勉強されている方にもおススメできる講座だと思います。

かなり丁寧に講義をすすめて頂いたので理解できました。

講師の説明が分かりやすく、ハンズオンの演習もよかった。

かなり広い分野を網羅して学ぶことが出来てよかったです。演習も分かりやすかった。

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