フライヤー裏面はこちらより。

本講座の目的

　データ分析やプログラミングの経験のない初学者が、統計学、機械学習、プログラミング、データの前処理からデータベース技術、仮説検証思考などデータを分析するための幅広い技術・ノウハウを習得し、これからの企業や日本、地域社会が直面する実際的課題に対応するための基礎力・応用力を身に着けることを目的とします。

白帯編の対象者

⚫︎データ分析やプログラミングはほぼ初心者（未経験〜１年未満）の方
⚫︎データ分析や機械学習の基礎知識、ノウハウを習得したい方
⚫︎データ分析や機械学習をご自身のビジネスや実務に活用したい方
※プログラミング未経験の方のために、本講座開講前の受身編（9月24日（土））にてPCの基本的なコマンド操作やPythonの基礎を個別指導させていただきます。
受け身編のお申込みはこちら。→　https://soleildatadojo.doorkeeper.jp/events/50968

ゴールイメージ

⚫︎分析ツールRapidMiner※1とプログラミング言語Python※2の基本が分かります。
⚫︎RapidMiner講座では、ノンプログラミングでデータ分析の流れを体験。
⚫︎汚いデータを前処理し、分析可能な状態まで加工整形できるようになります。
⚫︎データの基本的な見方や基礎的な統計・機械学習の知識が身につきます。

※1 RapidMinerは、ノンプログラミングで分類やパターン発見などの複雑・高度な分析ができ、かつ豊富な可視化機能、多様なデータ形式との連携機能を備えた分析ツール。無料のオープンソース版を使って廉価にスタートできるのも特徴。
※2 Pythonは、もっともシンプルで学習しやすいプログラミング言語として親しまれ、GoogleやDropbox等もその主要開発言語として採用。データ分析や機械学習の標準ライブラリが圧倒的に充実していることから、近年注目度が高まっている。

本講座（白・赤・黒帯編）の特徴

⚫︎手を動かすことを重視します。
　実際に手を動かし、データ分析ツールを使用する時間を多く設けます。
⚫︎グループワークを重視します。
　せっかく同じ場所に集まって学習をしていただくので、グループ単位で議論したり、課題に取り組む時間を多く採り入れます。
⚫︎手法ベースではなく、目的・課題ベースで考えます。
　単に技術や手法を習得するだけではなく、あくまで課題や目的をベースに、どう分析し、実際のビジネスアクションに結びつけるかという思考過程を重視します。
⚫︎現場課題への応用力を養います。
　赤帯編、黒帯編以降では、習得したデータ分析の技術を如何に応用し、現実の課題解決へとつなげていくかという演習に実地に取り組んでいただきます。

講師やティーチングアシスタントへの講義時間外の質問受付やフォローアップなども充実！
講座受講を通して、データ分析・Pythonでのプログラミングの基本をしっかりと習得していただきます。

開催日時・定員数・受講料

　2016年10月1日（土）、10月8日（土）、10月15日（土）・各日10:00〜17:10
　定員数： 20名（最低催行人数10名）
　一般の方：45,000円
　学生の方（社会人学生を除く。）：39,000円
　※後日請求書を送付させていただきますので、銀行振込みによりお支払いくださいませ。
　※コンビニ・クレジット・ATMでのお支払いをご希望の方は、お手数ですが、Peatixのお申込みページよりお申し込みくださいませ。→　http://ptix.co/2bncOxZ

第１日目：10月1日（土）『まずはノンプログラミングでデータ分析の流れを体感してみよう！』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方１
11:40〜13:10	2	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方２
14:00〜15:30	3	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方３
15:40〜17:10	4	北島	RapidMiner	データ分析コンペ

第２日目：10月8日（土）『Pythonを使ったデータ分析の基本を覚える』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	玉川	Python	Pythonの基本的な使い方を覚える
11:40〜13:10	2	玉川	Python	データフレームを扱えるようになる
14:00〜15:30	3	玉川	Python	グラフを作成できるようになる
15:40〜17:10	4	玉川	Python,RapidMiner	グループで課題に取り組む

第３日目：10月15日（土）『Pythonを使ったデータ分析の基本を覚える２』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	小縣	Python	統計学の基礎を身につける
11:40〜13:10	2	小縣	Python	データ間の関連性を見つける
14:00〜15:30	3	小縣	Python	次元削減によってデータを要約する
15:40〜17:10	4	小縣	Python,RapidMiner	グループで課題に取り組む２

※講座の内容や担当講師は、当日若干変更になる可能性がございます。

ご参加にあたってのお願い

　ノートPCを各自ご持参ください。PC環境はWindows7以降、Mac10.9(Mavericks)以降。
　Python：Anaconda3-4.1.0。推奨メモリは、8GB以上。
　RapidMiner：RapidMiner 7.xの事前インストールをお願いします。 (http://www.rapidminer.jp/#!download/poq6r)
※講座内で実際の企業の生データを取り扱う際は、 「データ利用に関する誓約書」にご署名いただき、講座終了後にデータを完全に破棄していただく場合があります。
　白帯編参考図書：『Rによるやさしい統計学』 （山田 剛史）を使用します。

キャンセルポリシー

　受講料入金後の受講キャンセルの場合の受講料の取り扱いは下記の通りとなります（振込料はお客様負担）。
　・講座開設日の１４日前までの場合…受講料の全額返金
　・講座開設日の７日前までの場合…受講料の半額返金
　・講座開設日の６日前以降の場合…受講料は返金いたしません。
　※なお、受講申込後、講座開設日の７日前までに振込みが確認できなかった場合、受講のお申込みをキャンセルしたものとみなします。

その他

　ソレイユデータ道場については、公式HPやFacebookページをご参照ください。
　公式HP：http://www.soleildatadojo.com
　Facebookページ：https://www.facebook.com/soleildatadojo/

講師紹介

小縣　信也（おがた　しんや）
小縣解析事務所　代表
1982年生まれ。兵庫県出身。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所、IoTベンチャーに勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner(現オープンCAE勉強会＠関東)を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所　優秀技術者賞受賞。

森本　好映（もりもと　よしてる）
株式会社KSKア ナリティクス 代 表取締役。 www.ksk-anl.com
1973年奈良県生まれ。国内SI、 コンサルティングファームを経て2006年8月、KSKア ナリティクスを設立。企業の情報活用促進やデータ分析、戦略コンサルティング、ITコンサルティングを中心に活動。
Pentaho認 定BIコンサルタント、RapidMiner認定アナリスト、中小企業診断士、Bradford University School of Management（MBA）などの資格を持つ。オープンソースを中心に高度なデータ処理・解析技術をビジネス活用するための活動を推進 している。　

北島 聡（きたじま さとし）　
株式会社KSKアナリティクス データサイエンス本部 本部長
1975年生まれ。兵庫県出身。関西学院大学大学院経営戦略研究科修了、MBA。株式会社帝国データバンクでビッグデータ分析のプロジェクトリーダーを務めたのち現職。オープンソースを活用した「ビジネス価値」を生むデータ分析を提案し、特にビジネス課題の洗い出しと、アジャイルに分析することを得意としている。米国シリコンバレーで起業経験がある他、RapidMiner認定アナリスト、EMC認定データサイエンティスト、スクラムマスター、統計士などの資格を持つ。

上野山　徹（うえのやま　とおる）
株式会社センスタイムジャパン
1984年生まれ。和歌山県出身。東京大学工学部機械情報工学科を卒業後，2008年にオムロン株式会社に入社。在学時代は機械学習を用いたロボットの知能化を主な研究テーマとし，オムロン入社後も機械学習を活用した画像認識アルゴリズムなどの開発に携わる。2016年より株式会社センスタイムジャパンに移り，香港中文大学の研究者らと連携しつつ，画像認識の中でも特にディープラーニングを活用したアルゴリズムの研究開発に専念している。

玉川　竜司（たまがわ　りゅうじ）
東京出身、大阪在住。オライリージャパンから、「Hadoop」「Sparkによる実践データ解析」「Jenkins」「ヘルシープログラマ」など、ビッグデータやソフトウェア開発といったテーマを中心に翻訳書多数。Python歴は1.4の時代から。