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Sep

29

第17弾Exploratory データサイエンス・ブートキャンプ

業務で使えるデータサイエンスの手法をプログラミングすることなしに基礎から体系的に学んでいただきます。

Organizing : Exploratory, Inc

Registration info

Description

なぜ今、データサイエンスのトレーニングなのか?

現在、アメリカのシリコンバレーを主な拠点とする Google, Facebook, Amazon, Airbnb, Uber, Instacart といった勝ち組となっているテクノロジー関連の会社は、データの集め方だけでなく、それを効率よく分析し、そこから得た情報をすべての業務、すべてのレベルでの意思決定のプロセスに積極的に活用することで、そうでない会社、つまりはデータはあるものの使いきれていないため、結局はカンと経験に頼っている会社との差を、会社の業績、マーケットシェア、市場価値など、あらゆる点でますます広げていっています。

そういった先進的な会社では、様々なタイプのデータを自由自在に操り、その時々のニーズに合った最適なアルゴリズムを使いこなしてデータを効率よく素早く分析し、さらにはそこから実際の業務の改善、もしくは新しいビジネスの機会の発見に役立つ情報を抽出し、意味のある行動を提案していくことのできるデータ・サイエンティストの方達が日々活躍しています。アメリカでは今現在、最もセクシーな職種と言われてるデータ・サイエンティストですが、その給料がGoogleやFacebookなどでは2000万円を超え、シニア・レベルだと5000万円を超えるほどに高騰していることからもわかるように、データ・サイエンティストたちに対する需要は日々高まる一方です。

そういったデータ・サイエンティストを中心としたデータ分析に携わっている方たちの間で、広く使われているデータサイエンスのためのプログラミング言語にR(アール)言語というものがあります。一般には統計言語ということで聞いたことがある方も多いかと思いますが、最近では、機械学習、データの加工と可視化などの分野で飛躍的に発展を遂げ、データサイエンスのあらゆる分野で幅広く使われています。しかしこちらは、プログラミング言語ということで、習得するにはそれなりのプログラミングのスキルが必要とされるため、広く一般に活用していくにはハードルが高いというのが現実です。 本トレーニングでは、前出の会社など多くの会社で、データサイエンティストを含め、データの分析に携わる方たちに現在広く使われている、R言語のUIとして人気のあるExploratoryを使って、プログラミングをすることなしに、R言語の凄さに触れながら、実際にデータ・サイエンティストたちが行っているデータ分析の手法を、基礎から学び、さらには実際のビジネスで使えるレベルまで一気に習得してしまおうとするものです。

他にあるデータサイエンス、分析関連のトレーニングと何が違うのか?

一般にあるデータサイエンスもしくは機械学習のトレーニングクラスと違い、データ加工、分析に関わるすべてのオペレーションは、Exploratory上のシンプルなUIを通して行うので、プログラミングの基礎の理解、さらにはプログラミングスキルの習得のための時間はゼロになります。ですので、受講中は100%データサイエンスの手法、さらにはそれをどう実際のビジネスに影響を与えることができるのかを、実際に手を動かしながら学んでいくということにフォーカスすることができます。ExploratoryのUIを通じて行った作業は、すべてR言語のコマンド/関数に自動的に変換することができますので、その後独立したR環境でも実行が可能です。ですので、ベンダーのツールを使ったトレーニングにありがちな、いわゆるベンダー・ロックインという心配もありません。

トレーニングを通してデータ分析の最先端にいるデータ・サイエンティストが実際に日々の業務で使っている多数のR言語の関数やパッケージにも触れることになるので、プログラミングすることなしにR言語がどういった言語なのか、どう動くのか、どのように実際使われているのかを効率良く理解し、使いこなしていくスキルの方も身につけていくことができます。

このトレーニングの最終的なゴールはデータサイエンスという知識の習得だけではなく、データサイエンスに於けるデータ分析の手法を使って、実際にビジネスの現場での日々の問題を解決していくことのできる即効性のあるスキルを身につけていただくことにあります。

トレーニングで使われる教材とツール

トレーニングの教材は、Exploratory社が、米Facebook本社やカリフォルニア大学バークレー校、サンフランシスコ州立大学などで行っているデータ分析・ブートキャンプ・トレーニングの一環で使っているものをベースに、日本でのニーズに合わせて改善したものになっています。

トレーニングで使用するR言語のUIツールであるExploratoryは、トレーニング後も1年分の使用ライセンスが無償で提供されますので、トレーニングで身につけたデータサイエンスのスキルを実際の業務でさっそく生かしていくことができます。さらに、1年分の使用ライセンスとともにサポートの方も付いてきますので、現場で使っていくうちに出てくるであろう質問などにもExploratory社のスタッフ、もしくはExploratoryのユーザ・コミュニティが素早く対応いたします。実際のビジネスの課題を現実のデータを使って、日々解決していくことでさらなるスキルの向上が期待されます。

このトレーニングに向いている方

  • データ・サイエンティストとして、キャリア・チェンジをしてみたいと思っている方。
  • 現在の業務もしくは研究にデータサイエンスの手法を取り入れることによって、さらなる改善を目指したい方。
  • データ分析を本格的に、さらには体系的に学んでみたいと思っている方。
  • データサイエンス、機械学習、統計学などに興味はあったが、敷居が高いとうことで、躊躇していた方。
  • 以前よりR言語に興味があったが、プログラミングは苦手もしくは興味ないので諦めていた方。

開催要項

このトレーニングは、朝9時から夕方6時までの3日間コースになります。

日時:2020年9月29(火), 30日(水), 10月1日(木)

主催: Exploratory, Inc.
会場: Zoom会議
受講定員: 20名(最小催行予定数10名)
受講料(税別): 198,000円(教材費・1年分のExploratory Business版使用ライセンス込み)

  • 3名以上まとめてお申込みの場合にはグループ割引があります。詳しくはsupport@exploratory.io までお問い合わせください。
  • 学生の方には学生割引(50% OFF)があります。詳しくはsupport@exploratory.io までお問い合わせください。
  • 受付締め切り: 2020年9月15日(定員になり次第、受付を終了いたします)

キャンセル料: * 実施の15日前以降: 受講料の20% * 実施の7日前以降: 受講料の50% * 実施の3日前以降: 受講料の100%

受講資格: 特に前提になる条件などはありません。データ分析、統計学などの経験のない方でも、強く学びたいという意識のある方であれば、どなたでも歓迎です。参加には、Mac(OSX 10.12以降)か、Windows(Windows7以降)のノートPC(無線LAN対応)の持参が必要になります。 システム要件の詳細はこちらをご覧ください。
お問い合わせ先: support@exploratory.io までメールにてお問い合わせください。

タイムテーブル

こちらのWebサイトよりご確認ください。

お申し込み方法

こちらのWebサイトよりお申し込みください。

講師

西田勘一郎 (CEO, Exploratory)

2016年初頭に、オープンソースの世界で起きているデータサイエンスの革新的な技術や新しい手法を、世界の全ての人たちが使えるようにするというビジョンのもと、Exploratory, Inc を立ち上げる。

米オラクル本社で、16年にわたりデータサイエンスの開発チームを率い、機械学習、ビッグ・データ、ビジネス・インテリジェンス、データベースに関する数多くの製品を世に送り出すかたわら、世界中の企業へのトレーニング、コンサルテーションを通してデータ・ドリブンなビジネスを可能にするテクノロジーの民主化に努める。

現在はExploratory, Inc.でCEOを務めるかたわら、データサイエンス・ブートキャンプ・トレーニング、日本でのデータサイエンス勉強会などの場を通してシリコンバレーで行われている最先端のデータサイエンスの世界への普及と教育に取り組む。

また現在、日経BPビジネスで「文系でもできるデータサイエンス」というオンライン・セミナーのシリーズを動画で配信中。データサイエンスの様々なトピックに関して、前提知識がなくてもわかりやすいように解説している。

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Feed

Ikuya Murasato

Ikuya Murasato published 第17弾Exploratory データサイエンス・ブートキャンプ.

08/31/2020 23:11

第17弾Exploratory データサイエンス・ブートキャンプ を公開しました!

Group

Exploratory

すべての人にデータサイエンスを

Number of events 6

Members 12

Ended

2020/09/29(Tue)

09:00
2020/10/01(Thu) 18:00

Registration Period
2020/08/31(Mon) 23:10 〜
2020/10/01(Thu) 18:00

Location

オンライン

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