Pythonで学ぶ機械学習入門 決定木&ランダムフォレスト編

オンライン

機械学習に興味あるけど、敷居高そうで足踏みされているあなた!基本が分かれば怖くない!データ分析の楽しさを味わってみませんか?

こんなことを学びます

【こんな講座です。】
=====================================================
あなたは、Webサービス提供会社の運営担当者!(とします。)
「最近、サービスの解約者が多い!何か打ち手を!」と上司から一言。
=====================================================
こんなとき、あなたならどうしますか?

本講座では、この様なケースで“継続者”と“解約者”の境界線(傾向や原因)は一体なんだろう?といった疑問に対し、手元にあるデータを用いて樹木状のモデルを作成することで、打ち手を検討する際に必要となる仮説立案のための材料(要因であろう事柄)を導き出す方法について学んでいきます。

本講座で扱う【決定木】【ランダムフォレスト】は、機械学習手法の中でも手法がシンプルで分かりやすく、分析結果も理解しやすいため、「これから機械学習の勉強を始めてみようかな?」と考えている方にはもってこい!の内容であると思います♪

トピックは、以下をカバーする予定です。
=====================================================
分類問題を扱う【決定木】【ランダムフォレスト】について、
 ① アルゴリズムの理解
 ② モデルの作成
 ③ アウトプットの解釈方法(ツリー図の描画)
 ④ 作成したモデルからの予測
 ⑤ 作成したモデルのチューニング方法

講座内で理解の消化が追い付かなくても大丈夫!詳細な「講座テキスト」と「サンプルコード」を用意させて頂きますので、受講後にご自身のペースで理解して頂ける内容になっております。
※受講後の質疑にも対応させて頂きます。


★ご参加時のお願い
=====================================================
下部にあります「受講する際は以下をお読み下さい」を必ずご確認の上、受講ご検討をお願いいたします。


★講座開催について
=====================================================
本講座はzoomを使ったオンライン形式の講座となります。

講座で使用するテキストとサンプルコード類については、
開催日前日までにストアカのグループメッセージ機能でご連絡いたします。


★講座時のトラブルについて
=====================================================
本講座はzoomを使用してのオンライン講座となるため、回線状況等の問題で、「声が聞こえない」「映像が見えない」などご受講に支障が発生した場合、振替もしくは受講料返金という形で対応をさせて頂きます。


★お勤め先で教育支援制度・自己啓発支援制度をご活用できる方♪
=====================================================
講座受講後、ストアカのマイページから領収書を発行いただけます。
お勤め先での外部教育研修支援制度・自己啓発支援制度などにお使いください。
詳しくは以下のURLよりご確認ください。
https://support.street-academy.com/hc/ja/articles/201345225-%E9%A0%98%E5%8F%8E%E6%9B%B8%E3%81%AF%E7%99%BA%E8%A1%8C%E3%81%97%E3%81%A6%E3%82%82%E3%82%89%E3%81%88%E3%81%BE%E3%81%99%E3%81%8B-
続きを読む

開催日程がありません

開催予定エリアオンライン

価格(税込)¥5,000

現在は開催リクエストを受け付けていません
受けたい
51人が受けたい登録しています

オンライン受講日程

開催日程はありません。

オンライン受講料に含まれるもの

・講座テキスト
・サンプルコード
・サンプルデータ

この講座の先生

「データサイエンティスト」初めの一歩をお手伝い♪

理工系大学院(情報科学)修了後、大手システム企業、外資系システム企業、データマネジメント企業にて、主に企業・官公庁向けの大規模基幹システム構築プロジェクトにプロジェクトマネージャーとして従事。現在は、データ活用のコンサルティング業務に従事しております。

講座では「データを活用し、ビジネスインパクトの高いアクションを起こすために必要な情報を導き出す!」いわゆる「データサイエンティスト」の初めの一歩をお手伝いさせて頂く内容になっております。

「数学が苦手な方」「データサイエンス・・・敷居が高そう。。」と、興味はあるけど二の足を踏んでいた方々...
+続きを読む

当日の流れとタイムスケジュール

<所要時間>
約2.5~3時間程度
※都度ご質問に答える形式のため、進行具合により多少前後あり。
 時間に余裕を持ってご参加下さい。

<当日のレッスンの流れ>
 ① 機械学習の概要について
 ②決定木について(講義)
 ③決定木について(演習)
 ④ランダムフォレストについて(講義)
 ⑤ランダムフォレストについて(演習)
続きを読む

こんな方を対象としています

・これから機械学習を学ぼうと考えている初学者の方
・ビジネスに役立つデータ分析の基礎スキルを身につけたい方
・データをビジネス上の意思決定に活用したいとお考えの方
・機械学習の雰囲気を掴みたい方。
・データ分析に興味のある初学者の方
・書籍や動画講座などで挫折してしまった方
・日常的にエクセルで簡単なデータ分析はやっているがさらに発展的な内容を学びたい方
続きを読む

受講する際は以下をお読み下さい

受講をご希望の際は以下を必ずお読みの上、ご検討の程お願い致します。

1)本講座は、機械学習初学者向けの超入門講座となります。既に、実務等で機械学習を使用されている方、学ばれている方には物足りない内容となってしまうかも知れない点、ご了承の上ご参加ください。

2)PythonおよびJupyter Notebookの実行環境がセットアップされたPCをご用意下さい。また、本講座では樹木状のグラフを描画する際に、GrahpVizというアプリケーションを使用しますので、併せてご使用のPCにセットアップをお願いいたします。

簡単ではございますが、インストールメモをご用意させて頂いておりますので、ご参考までに!
https://www.dropbox.com/sh/cjotdogbie5vapt/AAAoXZryFeP3MTzT1TdKLH2Da?dl=0
※anacondaのインストールを先に行って頂き、その後Graphvizのインストールをお願いします。
(anacondaとは:データサイエンス関連の開発環境 (Python / JupyterNotebookが一気に導入されます。))

3)ご受講に際し、本講座はzoomを使用してのオンライン講座となるため、回線状況等の問題で、「声が聞こえない」「映像が見えない」などご受講に支障が発生した場合、振替もしくは受講料返金という形で対応をさせて頂きます。
※受講開始後の欠席連絡・無断欠席については、上記対応致しかねます。

4)本講座では、実際に手を動かして頂くハンズオンがございます。Pythonに触れるのが初めての方は、事前に下記講座の受講をおすすめしております。 ※必須ではありません <(_ _)>

【データ分析のためのPython入門】
https://www.street-academy.com/myclass/60617

※Pythonの深い知識は不要です!Jupyter Notebookの使い方、pandas/numpy/matplotlib等のライブラリを軽く触ったことがある程度で大丈夫です!

続きを読む
※ストアカでは講座に適用される保険を用意しています。詳しくはストアカ補償制度をご覧ください。

レビュー11

  • 楽しかった( 7 )
  • 勉強になった( 11 )
  • 受ける価値あり( 7 )
  • この講座は「実践的で理解が深まる講座でした」でした
    男性 40代

    丁寧に説明していただき、大変分かりやすかったです。
    概念だけでなく、実際に実務でも使いイメージが持てました。

  • この講座は「Pythonや機械学習が気になるけど。。敷居が高いと思う方にオススメ」でした
    女性

    データ分析の考え方も丁寧に教えていただけるので、理解が深まりました。
    また、資料と教材が素晴らしいです。

    正直、私のような初心者が、この内容を本やネットなどで自己学習するのは、かなり時間が必要になると思います。

    講座を受講した事で、Pythonや機械学習が身近に感じられました。

    ありがとうございました!

  • この講座は「知識ゼロから入門できて、具体的な手法まで身に付く講座」でした
    男性 30代

    機械学習と統計学の関係の説明に始まり、Pythonを使って具体的な計算結果を出すところまで、わかりやすく教えてもらいました。初心者だと入門すべき門の場所すらわからないので、そこから導いてもらった感じです。この講座を受ける範囲であればPythonの知識は不要でした。
    代表的な手法はこれ、木は実務的には何本生やすことが多い、精度が何%だとこう解釈する、学習リソースはこれが有名、といったことまで質問に答えてもらい、非常に学びが多かったです。
    参加にあたって事前準備をする必要があり、当然そうしたほうがスムーズなのですが、最悪当日トラブルでうまく動かなくともバックアップの手法が用意されていて手厚かったです。
    独力で学んでいける自信も付きましたが、講座の体験が良かったのと、予約することで自分に強制力をかけられるという意味で、ほかの講座を予約しようかなとも思います。

  • AI・機械学習のおすすめの先生AI・機械学習の先生を探す

    AI・機械学習の関連カテゴリーから講座を探す

    先生のスキルから探す