募集中データサイエンスと機械学習の基礎コース

日時

2026年12月21日（月）、22日（火）9:30～16:30

定員および対象

15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・アクセス詳細を見る（外部サイトが開きます）

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

コースの狙い

本講座の目的は、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です。本講座は以下のステップで進めます。

　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。また、統計、確率、線形代数、微積分といった理論的な基盤となる数学の基礎知識についても、可能な限りカバーするよう配慮します。

　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。ニューラルネットワークに関する入門的な内容にも触れます。

　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。