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Pythonで始める機械学習入門 クラスタリング編 オンライン講座

オンライン

ビッグデータ分析でも良く使われるクラスタリング手法を速習!Pythonを使って学びましょう♪

こんなことを学びます


【こんな講座です。】
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あなたは、マーケティング部門の担当者!(とします。)
マーケティング施策として、画一的な内容のメールマガジン配信を行っているが、今一つ効果がでていない・・・
そこで、画一的な内容では無く、顧客の趣味・嗜好など関心に合わせ、いくつかのパターンを用意することを検討している。

そこで上司から
「顧客を特性に応じたいくつかのグループに分類してほしい!」
という依頼が!あなたならどうしますか?
※ちなみに顧客は1万人以上いるという話・・・
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こんなとき、あなたならどうしますか?

本講座では、データの特徴をもとに似たデータのグループ分けを行う「クラスタリング手法」について、理論についての解説&Python言語を使ったハンズオンで学んでいきます。
特徴の似たデータ集合にグループ分けを行うことで、グループ毎の特徴に応じた打ち手の検討に役立ちます。

トピックは、以下をカバーする予定です。
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① クラスタリングの概要
② 階層型クラスタリング
 - 距離について
 - 合併方法について
③ 非階層型クラスタリング(k-means法)
④ 非階層型クラスタリングでの最適なクラスター数を考える

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-
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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へ、出来るだけ分かり易く、興味を持って頂けるような内容を目指しております。

講座を通じて、多くの受講生の方とお会いできるのを楽しみにしています♪

  • 当日の流れとタイムスケジュール

    <所要時間>
    約2~2.5時間程度
    ※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>
    - クラスタリングの概要
    - 階層型クラスタリング
    - 非階層型クラスタリング(k-means法)
    - 非階層型クラスタリングでの最適なクラスター数を探る
    • こんな方を対象としています

      ・ビジネスに役立つ機械学習の基礎スキルを身につけたい方
      ・これから機械学習を学ぼうと考えている初学者の方
      ・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
    • 受講する際は以下をお読み下さい

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      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。
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      1)本講座は、機械学習初学者向けの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。
      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/vvi0gmbsl6pkr6f/AAC24uUhi3PBHsCjwkyKAnBua?dl=0
      (anacondaとは:データサイエンス関連の開発環境(Python / Jupyter Notebookが一気に導入されます。))

      ※環境構築に際し、不明点などありましたら、ご連絡いただければ、できる限り対応させて頂きます!

      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!
    ※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2

    • 楽しかった!( 1 )
    • 勉強になった!( 2 )
    • 行く価値あり!( 1 )
  • M1

    男性 40代

    この講座は「機械学習のクラスタリング周辺の知識がわかる講座」でした

    クラスタリングは深く触れますが、外部ライブラリ関係も広く浅く触れるのでライブラリの概念や位置関係が飲み込めない方にとっては、後半ハテナとなってくるかと思いますが、ある程度触れていれば、こんなものもあるのだと発見があると思います。
    もちろん、この講座はクラスタリング編なので、クラスタリングの重心を求める様子や距離の種類をビジュアル的に学べたのが、とてもためになりました。
    他の講座も、受講したいと思います。ありがとうございました。

  • M1

    男性 40代

    この講座は「Pythonを使ったクラスタリング手法が学べる」でした

    Pythonでのクラスタリング手法を大変わかりやすくレクチャーいただきました。内容が盛り沢山でお値段以上の価値があるとおもいます。

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