データサイエンスと機械学習の基礎
日時
2025年10月7日（火）9:30～17:00、14日（火）9:30～15:50
定員および対象
20名 先着順にて承ります。
- データサイエンスに関係した業務に取り組む中小企業の技術者の方
- 収集したデータから知りたい情報を得るための基本方法や手段を知りたい方
- データ処理の基礎から学習し、Pythonによる処理を演習を通して理解したい方
- 機械学習や人工知能の学習で基礎知識の不足を感じている技術者の方 など
会場
かながわサイエンスパーク内講義室（川崎市高津区坂戸3－2－1）
Map・アクセス詳細はこちら
- ＪＲ南武線「武蔵溝ノ口」・東急田園都市線「溝の口」下車 シャトルバス 5 分
- JR 新横浜駅より東急バス（有料）直行「溝の口駅」行き30 分 「高津中学校入口」下車徒歩3分 東急バスのアクセスはこちら
※感染症対策を実施の上で開催いたします。 感染症対策の詳細はこちら
コースの狙い
データサイエンスの基本概念と技術を体系的に学び、受講者が基礎知識を習得し、業務やプロジェクトに応用できるスキルを身につけることを目的とした講座です。
本講座では、まず、データサイエンスの主要な概念や用語を学び、全体像を把握して基礎知識を固めます。その上で、データの収集、整理、前処理、解析といった各プロセスについて学び、Pythonプログラミング言語を用いてデータ操作や可視化の技術を習得します。
さらに、データサイエンスの基本的なアルゴリズムやモデルについて学びます。教師あり学習のうち、回帰や分類といった基本手法を取り上げ、データから有用なパターンや洞察を引き出す力を養います。
シミュレーションデータセットを活用し、理論を実践へと応用する中で、問題解決能力を高め、データサイエンスの技術を実務に活かせるようにします。継続的な学習を支援するため、受講者が自己学習を進められるよう、講義資料や実習資料を提供し、基礎知識と技術の復習を促します。
本講座は初心者から中級者を対象とし、データサイエンスの基礎をしっかりと理解し、実践的なスキルを身につけることを目指します。最終的には、受講者がこれらの技術を活用し、キャリアやプロジェクトにおいて効果的な成果を上げられるよう支援することを目的としています。
講師
東京科学大学 データサイエンス・ AI全学教育機構 特任教授 宮﨑 慧 氏
カリキュラム日程および講義内容
2025年10月7日（火）9:30～17:00
【講義】データサイエンスとは・Pythonの説明
データサイエンスの意味と目的について説明し、データ分析の注意点を紹介します。またGoogle ColaboratoryでのPythonプログラミングの注意点について説明します。
【演習】Google Colaboratoryの使い方
Google Colaboratoryの基本操作を学びます。
【演習】Python入門
Pythonの基本文法、データ型、関数、制御文を学びます。
【講義】数学の基礎
ベクトルや行列の基本的な演算について説明します。
【演習】Numpy入門
Numpyライブラリを用いた入門的な演習を行う。配列などデータ構造について解説する。
2025年10月14日（火）9:30～15:50
【講義】教師あり学習・回帰
教師あり学習の回帰に関する手法を説明します。
【演習】教師あり学習・回帰
教師あり学習の回帰講義において触れた手法について、実際にPythonでの実装を通して理解を深めます。
【講義】教師あり学習・分類
教師あり学習の分類（ロジスティック回帰）に関する理論的な説明をします。
【演習】教師あり学習・分類
Pythonを使って教師あり学習・分類（ロジスティック回帰）の手法を実装し、データの分類を体験します。
受講料（消費税を含む）
21,000円
後援・協賛
川崎商工会議所 株式会社ケイエスピー
お問い合わせ
人材育成部 教育研修課 教育研修グループ
TEL：044-819-2033
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