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セミナー検索結果 : データサイエンス

データサイエンスに関するセミナー

開催日
2018-05-25(金) 9:30~12:30
セミナータイトル
【データサイエンス実務基礎講座】機械学習の最新動向
講師名
赤穂 昭太郎 氏(国立研究開発法人 産業技術総合研究所AIST 人間情報研究部門・情報数理研究グループ 研究グループ長)
開催地
東京都千代田区
ステータス
お申し込み可
概要
人工知能ブームと言われる中、機械学習技術はさまざまな分野に応用されつつある。ただ、一口に機械学習といってもその手法は多岐にわたり、応用分野ごとに進展度合いも大きく異なる。本セミナーではまず、機械学習はどんな技術であるかという全体像を説明する。また、いろいろな応用分野ごとに機械学習技術のビジネスとしての側面や可能性について述べる。一方で、機械学習技術を使う際の問題点やリスクについても議論する。具体的な技術内容や理論的な点については最小限の入り口程度の内容にとどめ、予備知識がなくても理解できるようにする。
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開催日
2018-02-28(月) 13:30~16:30
セミナータイトル
民法改正を踏まえたアセットファイナンスの実務
講師名
中林 三平 氏(株式会社金融エンジニアリング・グループ 創業者 チーフ・データサイエンティスト )
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
コンピュータの処理速度とデータ蓄積の飛躍的な向上、通信環境の高速化と低価格化などにより、現在は過去の産業革命に匹敵するようなスケールで社会・経済が変化しようとしている。データを活用するための技術基盤として「データサイエンス」という言葉を頻繁に聞くようになったが、それはどのようなスキルを必要としているのだろうか。データを活用するための人材をどのように育成すべきなのだろうか。また、実際にデータを活用することによって、どのようなビジネスチャンスが訪れようとしているのだろうか。金融機関における実例をもとに、ホットな情報をお届けする。
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開催日
2018-06-15(金) 13:30~16:30
セミナータイトル
楽天のデータサイエンスの活用
講師名
森 正弥 氏(楽天株式会社 執行役員 兼 楽天技術研究所代表 兼 楽天生命技術ラボ所長 公益社団法人 企業情報化協会 常任幹事)
開催地
東京都千代田区
ステータス
お申し込み可
概要
楽天の戦略R&D組織である楽天技術研究所では、ビジョン「サード・リアリティ」と共にE-Commerce、FinTech、IoT関連の技術開発を行っており、世界4カ国の体制で特にアカデミックなアプローチによるデータサイエンスの活用に力を入れています。その成果として、Deep Learningを応用した潜在顧客抽出ソリューションの開発、NLPを応用した潜在ニーズ抽出によるマーケティングの展開、世界有数の精度を誇る機械翻訳技術の実践導入を行っています。本講演では、データ活用の様々な事例および、課題について述べます。特にインターネットの発展がビジネスにもたらす困難さとそれとデータサイエンスとの関係を明らかにし、今後、大きなトレンドとなると思われる、創造的コンテンツを作り出すクリエイティブAIの誕生へとつながるビジョンを提示します。
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開催日
2018-01-16(火) 9:30~16:30
セミナータイトル
データサイエンス・ワークショップ|Pythonで時系列データ分析実務入門
講師名
里 洋平(さと・ようへい)
開催地
東京都中央区
ステータス
締め切り
概要
DATUM STUDIO 里洋平氏に学ぶ!

2017年12月19日開催『Pythonでデータ分析実務(入門編)』を受講された方、または、実務でPythonを利用されていて、時系列分析をより専門的に学習したい方を対象に、演習を中心としたワークショップ形式で実施します。具体的には、Python(Jupyter NoteBook)を用いて、グラフ表現と統計的分析・時系列データ分析の入門から応用までを学ぶことが出来ます。

購買履歴や仕入履歴、来店履歴、営業履歴、アンケートなど、さまざまなビジネス行動データを効率的かつ効果的に活用するための実践的な知識と技術(基礎から応用まで)について、演習を中心に、データ分析経験が豊富な講師1名がインタラクティブに解説します。実務での事例についても紹介します。
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開催日
2017-05-22(月) 13:30~16:30
セミナータイトル
医療ビッグデータを活用した医薬品の価値最大化とヘルスケアマネジメント
講師名
清水 央子 氏(東京大学大学院医薬系研究科 ファーマコビジネス・イノベーション教室 特任准教授)
開催地
東京都千代田区
ステータス
締め切り
概要
「ビッグデータ」、「データサイエンス」、「統計学」などの言葉が一般に話題に上るようになって久しいが、医療の世界も例外ではなく、日本では国民皆保険制度の下レセプト情報を中心にその利活用が進んでいる。その一方、カルテなど診療記録は、数十施設単位で集積されたデータベースが散在している状況である。
個々のデータベースは有益な情報を与えてくれるが、それぞれに情報の粒度やカバレッジは限定的である。
したがって各種のリサーチクエスチョンに対して明快な回答を得るためには、これらを組み合わせてモデル化し解析するデータサイエンスの技術が鍵となる。
本講座では、医療ビッグデータの現状と課題を体系的に明らかにするとともに、解析手法について学ぶ。
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