基礎編を受講された方へ、仕事で活用できていますか?
データサイエンスR道場(基礎編)では統計学とRの基本を学んで頂けたと思います。でも、限られた講義時間で紹介できた活用法はほんの一部。受講生のニーズを汲みながら、いろいろな活用法を中級編で学んでいきます。中級編は基礎編を受講された方の次のステップとして相応しいテーマで構成されています。 ぜひ仕事で活用できるレベルに達するまであきらめずに挑戦し続けてください。
一緒に挑戦できる仲間にも出会えるのが、この講義の魅力でもあります。新たな時代に適した最強のスキルを手にして、一緒に未知なる世界を切り拓きましょう!
10月連休集中講義を開催
今回、日ごろ仕事が忙しくなかなか集中して勉強できないあなたのために2日連続の特別企画(基礎編・中級編)を実施します。 2日連続で受講すればデータサイエンティストへの道が拓かれます!初心者・文系の方も大歓迎です。
※もちろん1日目のみの参加は可能です。 1日目、2日目の両日に参加される方は、
それぞれ申し込みする必要がありますのでご注意ください。
データサイエンスR道場(基礎編)
欲しいデータのアンケート設計をするには?
基礎編ではRの基本操作を学習しました。そこでまた新たな疑問が湧き上がったのではないでしょうか?「分析の仕方はわかった。では、どうやってデータ自体を作り出すのか?」そうです。社内に溜まったデータがあれば良いのですが、データ自体を作り出す場合もありますよね。
特にお客様のニーズや声を伺う時などは、新たにデータを収集するタイミングです。そんな時には、正しいアンケートの取り方を知っておく必要があります。アンケートは実は奥深く、適当な設問を設定してしまうと、全く欲しいデータが取れないのです。ですので、この中級編の講義では、まずはアンケート設計の基礎を解説します。
データを自分で生み出すことが出来れば、そのまま自分でRで分析もできますし、まさに1人でデータ分析を完結出来ます。
アンケートの分析手法 〜主成分分析、クラスター分析〜
アンケートを実施した後、収集したアンケートをどのように分析するのか?そのためには、統計解析の手法である主成分分析やクラスター分析が有効です。この講義では、サンプルとして、競合する10の商品について、それらの特性をデータ分析から割り出す手法を学びます。もちろん、分析にはRを使います。
(なお、講義中の分析対象のアンケートデータは、サンプルデータを使いますので、ご了承ください)
データサイエンス講義で人工知能 関係あるの?
今話題の人工知能ですが、実はその中身は統計の計算手法の塊なんです。人工知能の内部で使われている統計手法の解説はこの講義では割愛しますが、人口知能の内部の理解よりも、人工知能を使ってどんなことが出来るかをお伝えします。講義では一般に公開されているオープンソースの人工知能を、Pythonというツールを使って触ってみます。今話題の人工知能の入口も体験することが出来ます。
人工知能は非常に話題になっていますが、実はその活用方法は課題が多いとも言われています。つまり、なかなかビジネスとして成立するケースは少ないのではないかと考えられているのです。
そこで、最終講義では自由大学らしく、皆でそのことについてグループディスカッションをし、更に個人でも考えていただいて、こんな形であれば世の中に貢献できるのではないか?などのアイデアを出して頂きたいと思います。ミニ版のアイデアソンですね。
「人工知能が人間の仕事を奪う!」と言われていますが、正しい知識を持って、皆でディスカッションすれば、道筋が見えてくると思います。
ぜひ、自分の発表のみならず、他の方の考えとも混じり合うことによって、より一層学んだ内容を深化させていきましょう。
(第1期募集開始:2017年9月11日)