ハンズオン セミナー と は。 体験型ハンズオンセミナー

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講師 フューチャーブリッジパートナーズ 株 代表取締役 博士(情報理工学) 長橋 賢吾 先生 講師紹介 慶應義塾大学環境情報学部卒業。 同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。 博士(情報理工学)。 英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券(現、シティグループ証券)にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして従事したのち2009年3月、フューチャーブリッジパートナーズ(株)設立。 コンサルティング業務の傍ら、統計やデータ分析、機械学習をテーマにした、RやPythonによる実演習つきセミナー講師を多数務め、毎回好評を博している。 著書多数。 セミナーポイントなど *本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。 (下記ご確認の上、お申込み下さい)。 ・本講座は、オンライン受講のみ可能です。 セミナー会場での受講はできません。 *PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。 ・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。 お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。 ・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、 録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。 ・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。 ・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。 (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。 ) その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req johokiko. jp *先着20名限定とさせて頂きます。 お申込はお早めに。 本セミナーでは、Pythonでのプログラミングをベースとして機械学習の背景にある理論や特徴を解説しながら演習を進めます。 ・インターネットブラウザ:Google Chromeの最新版を推奨します。 JavaScriptおよびCookieが利用可能な状態にしておいてください。 セミナー内容 1. 今さら聞けない機械学習の初歩 1. 1 機械学習とは? 1. 2 教師あり学習と教師なし学習の違いは? 1. 3 よい教師データと悪い教師データとは? 1. 4 機械学習ができること〜機械学習が解ける問題〜 識別問題・値予測・クラスタリング・次元削減 1. 5 教師あり学習とは 教師あり学習の統計手法 回帰分析、重回帰分析、ロジスティックス回帰分析 サポートベクターマシン ニューラルネットワーク アンサンブル学習とその考え方 具体的なアンサンブル学習 ランダムフォレスト 1. 6 教師なし学習とは 教師なし学習のアプローチ方法 クラスタリング 1. 7 教師あり学習と教師なし学習の棲み分け〜事例を挙げて〜 1. 8 機械学習のカバー分野 1. 9 データ分析を実施する際に抑えておくべき10のポイント 2. Pythonの基礎と演習 2. 1 なぜPythonが選ばれているのか、 2. 2 Pythonでどんなことができるのか 2. 3 他のソフトの特長と比較 Excel R SPSS Apache Mahout *以下、Google Colaboratoryを使い、実際に操作しながら講義を進めます。 Google Colaboratoryの特徴 90分ルールと12時間ルール Googleドライブのマウントとファイルの読み込み 2. 4 演習:Pythonの導入 2. 5 演習:Pythonを通じた機械学習環境の実習・ライブラリ活用 2. 6 演習:機械学習手法(SVM、アンサンブル学習)等の演習 3 運用上の留意点、コツ 4 おススメ書籍 <質疑応答・名刺交換・個別質問>.

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Power BIについて 弊社では、毎月新宿にてPower BIセミナー初級編・応用編を実施しております。 マーケッターなど日々のデータ分析がより一層重要視されているこの時代により効率的で効果的にデーター分析ツールであるPower BIをマスターしてみませんか。 Power BIとは? マイクロソフト社が開発したビジネス分析サービスです。 Power BI では、マーケッターなどの現場社員が必要とするデータ分析を、データを視覚化して、組織全体で洞察を共有し、アプリや Web サイトにその洞察を埋め込むことができるエクセルをベースにしたビジネス分析ソリューションです。 Power BIでは数百ものデータソースに接続し、ライブダッシュボードおよびレポートでデータを活用します。 また、Power BIは低コストで導入できるのもメリットの一つです。 Microsoft社・Power BIの客観的な評価とは? 世界的なIT分野を中心とした調査・助言企業ガートナー社の です(左リンクをクリックしてください:Gartner社 Febrary 2019レポートより。 ガートナーのレポートでは、12年連続で、マイクロソフトを分析プラットフォームおよびビジネスインテリジェンスプラットフォーム BIP)のリーダーと示しています。 なお、このBIPは、Micorosoft社のPower BIを指しています。 なぜMicrosoft社のPower BIはガートナー社に評価されるのか? ガートナー社の客観的な評価によると、製品ビジョンや営業の際の使いやすさ、直感的なユーザーエクペリエンスの高さから高い評価を得ていると述べられています。 しかし、Power BIを使えば、エクセルの標準的な機能や操作性を保ちつつ、これまでの課題や問題を解消できるようになります。 クラウドで活用できるため、ネット環境があればどこでも簡単に活用可能です。 Power BIを活用すれば、マクロを活用する手間がなくなり、データを最新のものに更新するだけです。 もちろん、データを手作業の場合では少し手作業が入ります。 しかし、Power BIにてデータを自動的に更新できる仕組みまで構築すれば、レポートの作成作業はなくなります。 他にも様々なメリットはあります。 こちらをご確認ください。 分析機能やレポート機能をより簡単に利用できます。 また、Power BIは直感操作に強みを持ち、かつインタラクティブなアクションをスムーズに統合できるでしょう。 企業のニーズに合わせてカスタマイズでき、慣れればマーケッターの時間も取られないぐらい容易です。 例えば、アプリケーションにダッシュボードとPower BIを開発すれば、他の社員の方への共有もできます。 Power BIで作ったレポートを更新すればアップデートされた情報も共有が容易です。 データを瞬時に見ることができ分析できます。 実際に、人気のあるサードパーティとの接続が容易になっています。 他のメリットでもあげていますが、Power BIを開発するMicrosoft社では、このシステムの継続性や接続数を拡大しています。 Power BIユーザーがより多くのデータベースにインポートできる土壌を作っているのです。 Power BIにおけるこんな課題抱えていませんか? マーケティングや経営企画、営業など様々なポジションの方にPower BIは有効です。 Power BIによるビッグデータの有効性は幅広い業種業態で利用されています。 マーケッターの課題解決や経営企画の企画立案、営業成績の可視化だけにとどまらず様々な領域で企業の中でPower BIは活用されているのです。 幾つかPower BIの開発・活用事例をご紹介します。 これらのグラフ・表はダイナミックに変動ます。 例えば、右下のCategoryにあるPackagingにチェックを入れると梱包における欠陥情報を 抽出して他のグラフ・表にも反絵されて表示されます。 保険会社のパートナー間でのクライアントアカウントの動きを定量化して視覚化ができた。 これは、自社製品が他のキャリアよりも競争力が低い場所を示すため使い、Power BIを活用しデータを可視化できた事で、彼らはビジネスを失っている領域を簡単に確認できるようになった。 Power BI により、一部の分野での手動レポートが排除さ れ、Power BI が新たな可能性を開いた新しい機会に集中できるようになった。 また、ニーズの増加により、当チームだけでは仕事が回らなくなった。 【Power BIを活用したソリューション】• Power BIを活用することで、専門家ではなくても、誰もがデータを解析できるようになった。 様々な部門(例えば、販売、商品開発など)が自分たちでデータを集計し、活用できるよ うになった。 Power BIによって正確な意思決定の為のデータを評価するダッシュボードが利用できるようになった。 Power BIを活用したことで、これまでに経験したことのない新しいビジネスの洞察とデータの傾向へのアクセスがで きるようなった。 Power BIによって迅速で改善されたビジネス意思決定ができるようになった。 Power BIを活用することで低コスト/短時間で上記が達成できた。 ERP 上に、調達、ルート管理、在庫管理から注文処理や在庫管理に至るまでの大量のデ ータを生成しているが、この情報を一貫して活用する手段がなかった。 同社には、資産と運用データ、運転者の行動データ、食品温度のしきい値データ、顧客配送データ、在庫データ、および重要なビジネスの洞察を明らかにするその他の重要なデータの単一のビューがなかった。 これらすべての課題を克服するために、お客様は、食品配送業務を効率的に実行するため のより良い意思決定を可能にするPower BIのようなビジネスインテリジェンスソリューションを望んでいた。 【Power BIを活用したソリューション】 ERP から分析データを取得し、意思決定を迅速に行える環境ができた。 具体的には、• しきい値を超えるイベントを分析することで、商品を返品するリスクを最小限に抑えるためのより良いアクションをとることができた。 これら破損した製品のリストをリアルタイムで管理および監視することがPower BIを使うことでできるようになり、タイムリーに的確な改善策をとることができた。 また、内製化できたないため、欲しい情報を可視化するためには ERP ベンダーへの莫大なコストが発生した• 【Power BIを活用したソリューション】• ダウンタイムインシデントが発生し、どのプラントおよび対応する生産ラインが他のダウンタイムよりもダウンタイムを持つ傾向が高い等の分析を行い、組織内への適切な指示がオンタイムでできるようになった。 本日のPower BIハンズオンセミナーで参考になった点は、クエリ・リレーションでのデータ修正、DAX関数の使えることを学習できました。 Power BIハンズオンセミナー中上級編にも興味があるので参加したいと思う。 また、個別でのPower BIコンサルティングを希望したいと思った。 Power BIセミナーの講師に直接質問できてよかったです。 今後のPower BIハンズオンセミナー中上級編では、具体的に現在の業務に反映できる事例がより一層学習したいので参加を希望したいと思った。 Power BIハンズオンセミナーは有効なセミナーでした。 クラウドとデスクトップ版の違いを詳しく知りたいと思いました。 Exercise1と2は使ったことがあったので更に高い難易度のPower BIハンズオンセミナーを受講したいと思った。 Power BIの書籍がないため、Power BIセミナーを通じて導入のファーストステップになった。 コンサルティングを希望する。 是非普段の業務でも活用したい。 Power BIセミナー中上級編への参加を希望する。 とりわけ、Dax関数の理解が深まった。 Power BIセミナー中上級編への参加を希望する。 全体を通して特に大変わかりやすくPower BIの操作説明の理解が深まりました。 Power BIセミナー中上級編への参加に関心がある。 Power BIセミナー中上級編への参加を希望する。 ご説明いただき、大変参考になりました。 質問への回答もわかりやすくよかったです。 特に、データの 取得からビジュアライズ、Dax関数の使い方まで一連の流れを学ぶことが出来、非常に勉強になりました。 より深い内容である中級編への参加したいです。 Power BI中級編への参加を検討します。 基本的な使用方法を詳しく教えていただき、勉強になりました。 Power BIセミナー講師は非常に質問しやすく、実践的な話 が聞けた。 ツーツのベンチマークが明瞭に説明がされていた。 自分で学習するよりも短時間で把握できたことは、時間の節約になりました。 中級編・応用編への参加を希望します。

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オンデマンド配信 Web セミナー : Qlik Sense Business 入門 ハンズオン Web セミナー

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講師 フューチャーブリッジパートナーズ 株 代表取締役 博士(情報理工学) 長橋 賢吾 先生 講師紹介 慶應義塾大学環境情報学部卒業。 同大学院政策・メディア研究科修了、2005年東京大学大学院情報理工学研究科修了。 博士(情報理工学)。 英国ケンブリッジ大学コンピュータ研究所訪問研究員を経て、2006年日興シティグループ証券(現、シティグループ証券)にてITサービス・ソフトウェア担当の証券アナリストとして従事したのち2009年3月、フューチャーブリッジパートナーズ(株)設立。 コンサルティング業務の傍ら、統計やデータ分析、機械学習をテーマにした、RやPythonによる実演習つきセミナー講師を多数務め、毎回好評を博している。 著書多数。 セミナーポイントなど *本講座は、Zoom を使用したオンラインセミナーです。 (下記ご確認の上、お申込み下さい)。 ・本講座は、オンライン受講のみ可能です。 セミナー会場での受講はできません。 *PCもしくはスマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。 ・ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。 お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。 お手数ですが同様のツールは一旦閉じてからお試し下さい。 ・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、 録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。 ・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。 複数端末から同時に視聴することやプロジェクタ等による複数人での視聴は禁止いたします。 ・当日、可能な範囲で質疑応答、個別質問も対応致します。 (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。 ) その他、受講に際してのご質問・要望などございましたら、下記メールにてお問い合わせ下さい。 req johokiko. jp *先着20名限定とさせて頂きます。 お申込はお早めに。 本セミナーでは、Pythonでのプログラミングをベースとして機械学習の背景にある理論や特徴を解説しながら演習を進めます。 ・インターネットブラウザ:Google Chromeの最新版を推奨します。 JavaScriptおよびCookieが利用可能な状態にしておいてください。 セミナー内容 1. 今さら聞けない機械学習の初歩 1. 1 機械学習とは? 1. 2 教師あり学習と教師なし学習の違いは? 1. 3 よい教師データと悪い教師データとは? 1. 4 機械学習ができること〜機械学習が解ける問題〜 識別問題・値予測・クラスタリング・次元削減 1. 5 教師あり学習とは 教師あり学習の統計手法 回帰分析、重回帰分析、ロジスティックス回帰分析 サポートベクターマシン ニューラルネットワーク アンサンブル学習とその考え方 具体的なアンサンブル学習 ランダムフォレスト 1. 6 教師なし学習とは 教師なし学習のアプローチ方法 クラスタリング 1. 7 教師あり学習と教師なし学習の棲み分け〜事例を挙げて〜 1. 8 機械学習のカバー分野 1. 9 データ分析を実施する際に抑えておくべき10のポイント 2. Pythonの基礎と演習 2. 1 なぜPythonが選ばれているのか、 2. 2 Pythonでどんなことができるのか 2. 3 他のソフトの特長と比較 Excel R SPSS Apache Mahout *以下、Google Colaboratoryを使い、実際に操作しながら講義を進めます。 Google Colaboratoryの特徴 90分ルールと12時間ルール Googleドライブのマウントとファイルの読み込み 2. 4 演習:Pythonの導入 2. 5 演習:Pythonを通じた機械学習環境の実習・ライブラリ活用 2. 6 演習:機械学習手法(SVM、アンサンブル学習)等の演習 3 運用上の留意点、コツ 4 おススメ書籍 <質疑応答・名刺交換・個別質問>.

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