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・講師の豊富な経験を基に実際のデータ分析手法とそのノウハウが修得できる講座
・実際のセンサデータ分析のノウハウをマスターし、製造業のIoTシステムへ活用しよう!

※PCは会場に用意致します。

IoTにおけるデータ分析の基礎と実践ノウハウ  〜1人1台PC実習付〜
〜 データ分析の進め方、機械学習の基礎、時系列データ分析、
故障予測・不良品判定への応用 〜

■開催日時:2018年06月26日(火) 10:30 〜 17:30


■会場:日本テクノセンター研修室
    (東京都新宿区西新宿二丁目7-1 小田急第一生命ビル 22階)

■受講料:一般(1名) : 49,680 (税込)
     同時複数申し込みの場合(1名) : 44,280円 (税込)

■主催:(株)日本テクノセンター


■受講対象者:
・製造業の現場にて生成される各種のデータを分析する業務に携わる方
	
■予備知識:
・パソコン、およびMicrosoft Excelの基本的な操作ができる方
※Windows、Macどちらでもかまいません

■修得知識:
・データ分析の進め方、「機械学習」の主な手法の仕組みと使い方がわかるようになります。

■講師の言葉:
 これまでビジネスシーンでの「データ分析」というと、セールス分野、マーケティング分野での
利用が一般的でした。しかしコンピュータの処理性能向上、各種センサーの低廉化などによる
IoT時代の到来によって、製造業の現場から生み出されるデータの分析に注目が集まってきて
います。
 この講座では、データ分析の進め方、統計処理や機械学習の基礎について学んだあと、実際に
いくつかの手法を用いた分析演習をハンズオンで行います。座学のみではなく、パソコンを
使って実際に分析を行い、その結果を評価することで、実際の業務におけるデータ分析の
イメージがつかんで頂ければと思います。
 また分析の対象には、時系列データも含まれています。世の中にある「時系列データ分析」に
関する情報は、株価など経済指標を扱うものが多く、センサーデータに関するものはあまり
ありません。講座では、弊社が実際のセンサーデータ分析の経験から得られたノウハウも
お伝えします。


1.データ分析とは
  (1).データ分析の進め方
  (2).必要な知識とスキル
 
2.機械学習の基礎
  (1).教師あり学習
  (2).教師なし学習
  (3).強化学習
 
3.RapidMinerの利用方法
  (1).RapidMinerとは
  (2).モデルの作成と適用
  (3).データのクリーニング
  *ソフトウェアの操作演習あり
 
4.代表的な分析手法
  (1).相関分析
  (2).回帰分析
  (3).決定木
  (4).k近傍法
  (5).クラスタリング
  (6).ディープラーニング
  *それぞれに基本的な演習あり
 
5.時系列データの基礎
  (1).特徴量の抽出
  (2).ウィンドウイング
 
6.時系列データ分析の実際
  (1).回帰分析を用いた故障予測
  (2).決定木を用いた不良品判定
  (3).自己相関係数を用いた周期分析
 
7.モデルの検証
  (1).モデルの精度
  (2).過学習
  (3).交差検証

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