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本講座全体の目的

　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。

開催日時・場所・定員・受講料

●開催日時
　白帯編：2017/4/8（土）、4/15（土）、4/22（土）・各日10:00～17:10（90分×12コマ）
　茶帯編：2017/5/13（土）、5/20（土）、5/27（土）・各日10:00～17:10（90分×12コマ）
　黒帯編：2017/6/10（土）、6/17（土）、6/24（土）・各日10:00～17:10（90分×12コマ）　
●定　員： 20名（最低催行人数10名）
●場　所：税理士荒巻政文事務所セミナールーム（阪神尼崎駅より徒歩３分）
　　　　　（尼崎市昭和通三丁目９０番地１尼崎K.Rビルディング５階）
●受講料
　白帯・茶帯・黒帯各講座申込：45､000円、学生の方（社会人学生除く。）：39,000円
　白帯・茶帯・黒帯編一括申込：130,000円、学生の方（社会人学生除く。）：110,000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。
　※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://soleileducation3.peatix.com

白帯・茶帯・黒帯編のゴールイメージ

★白帯編　～まずは分析の基本を体得する！～
●分析ツールRapidMinerとプログラミング言語Python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。

★茶帯編　～理論から実践へ！～
●機械学習の基礎理論とPythonでの機械学習プログラミングの知識が身につきます。
●機械学習に必要な数学の基礎、数式の見方を覚えます。
●データ分析プロジェトを設計し、データ分析チームをリードしてデータからビジネス価値を産むプロセスを習得します。

★黒帯編　～現場での応用力を身に着ける～
●ディープラーニングの基礎理論とTensorFlow※の実装方法について習得します。
●機械学習の基礎理論とPythonでの機械学習プログラミングの知識が身につきます。
●機械学習や統計学の知識・手法を実際のビジネス課題に応用するノウハウを習得します。
※TensorFlowはGoogleの提供する機械学習のオープンソースライブラリで、Pythonのコードでニューラルネットワークを比較的容易に実装することが可能です。

本講座（白・赤・黒帯編）の特徴

⚫︎手を動かすことを重視します。
⚫︎グループワークを重視します。
⚫︎手法ベースではなく、目的・課題ベースで考えます。
⚫︎現場課題への応用力を養います。

プログラミングやデータ分析を、オンライン講座や書籍を使って独学で学ぼうとして挫折したご経験をお持ちの方、ご安心ください！
　＊講師やティーチングアシスタントの時間外の質問受付やフォローアップなども充実！
　＊データ分析・Pythonでのプログラミングの基本をしっかりと、腑に落ちるまで実践！
　＊困ったことや分からないところをすぐに聞ける講師、一緒に勉強する仲間と出会えます！

白帯編

第１日目：4月8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：基本操作・モデルを作成してみる
11:40〜13:10	2	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方２：最近傍法・線形回帰・相関分析
14:00〜15:30	3	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方３：モデルの適応とモデル評価
15:40〜17:10	4	北島	RapidMiner	RapidMinerの使い方４：データ分析コンペ

第２日目：4月15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：開発環境の確認など
11:40〜13:10	2	玉川	Python	Pandasの使い方を覚える：pandasの使い方
14:00〜15:30	3	玉川	Python	numpyの使い方を覚える: numpyの使い方
15:40〜17:10	4	玉川	Python	matplotlibを用いてグラフを作成できるようになる ：グラフ作成

第３日目：4月22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１：統計基礎、t検定、母集団
11:40〜13:10	2	小縣	Python	統計学の基礎を身につける２：分散分析、１元配置分析、２元配置分析など
14:00〜15:30	3	小縣	Python	データ間の関連性を見つける：データクレンジング、欠測値の扱いなど
15:40〜17:10	4	小縣	ソフト自由	グループで課題に取り組む：データのクレンジングと基礎集計

茶帯編

第１日目：5月13日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する１』

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	機械学習の文献を読む際に最低限覚えておきたい数学
11:40〜13:10	2	小縣	Python	回帰問題を解く：線形回帰、重回帰、SVR、Ransac、リッジ回帰など
14:00〜15:30	3	小縣	Python	時系列問題を解く１：移動平均、指数平滑法、欠測値の補間、フーリエ変換
15:40〜17:10	4	小縣	ソフト自由	グループで課題に取り組む：課題設定、中間発表、次々週までの宿題

第２日目：5月20日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する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	時系列問題を解く２：時系列解析(ARIMA, ARMA, AR)
11:40〜13:10	2	小縣	Python	識別問題を解く１：識別性能の評価方法、ROC曲線、AUC、交点探索など
14:00〜15:30	3	ゲスト講師	Python	識別問題を解く２：アンサンブル学習、ランダムフォレスト
15:40〜17:10	4	ゲスト講師	－	社外でデータ分析を成功に導くには～データサイエンティストの仕事

第３日目：5月27日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミングを習得する３』

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	分類問題を解く：教師あり学習と教師なし学習について、K-meansなど
11:40〜13:10	2	小縣	Python	次元削減によってデータを要約する：因子分析、主成分分析
14:00〜15:30	3	小縣	Python	最適化問題を解く：線形計画問題、非線形問題
15:40〜17:10	4	小縣	Python	グループで課題に取り組む：最終発表

黒帯編

第１日目：6月10日（土）『ディープラーニングの基礎理論とTensorFlowの使い方』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	上野山	TensorFlow	ディープラーニング入門：ニューラルネットワーク、ディープラーニングの理論
11:40〜13:10	2	上野山	TensorFlow	TensorFlowの基本的な使い方を覚える：TensorFlow
14:00〜15:30	3	小縣	Python	回帰問題を解く：ロジスティック回帰
15:40〜17:10	4	小縣	－	グループで課題に取り組む：課題設定、中間発表、次々週間までの宿題

第２日目：6月17日（土）『データ分析を実地に応用するノウハウを習得する』

時間	コマ数	講師（予定）	使用ソフトウェア	内容
10:00〜11:30	1	北島	－	データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』１
11:40〜13:10	2	北島	－	データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』２
14:00〜15:30	3	北島	－	データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』３
15:40〜17:10	4	北島	－	データ分析演習『データでビジネス価値を創出する』４

第３日目：6月24日（土）『機械学習の理論とPythonプログラミング』

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	分類問題を解く：混合ガウス分布モデル、 EMアルゴリズム
11:40〜13:10	2	小縣	Python	識別問題を解く：SVM、交差検証法、交点探索など
14:00〜15:30	3	小縣	Python	ベイズ入門：ベイジアンネットワーク、ベイズの定理
15:40〜17:10	4	小縣	Python	グループで課題に取り組む：最終発表

※各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：Anaconda3-4.2.0の事前インストールをお願いいたします。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
　以下より、TensorFlowの事前インストールをお願いいたします。
　→　https://www.tensorflow.org/versions/r0.11/get_started/os_setup.html#download-and-setup

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され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。

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。

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。

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。