DS4Me | データサイエンティスト育成講座 講師同期型
- 講座レベル2
- DX推進スキル標準(DSS-P)
- ITSS+
講座情報
【DS4Me | データサイエンティスト育成講座 講師同期型とは】
実績ある DS4Me講座 を弊社『iLect studio』による現地開催、もしくはzoomによるウェビナー形式でご提供いたします。
ご相談の上、日程をご提案させていただき、お好みのご受講形式をご選択頂けます。
講座日には講師やメンターに直接質問し、学習中の疑問やお悩みを解決いたします。
講座日以外も開催期間中は常に質問を iLect System 上で受け付けており、質問数に制限はありません。
【DS4Me講座とは?】
データ特徴の発見とモデルの品質向上を目指すデータサイエンティスト育成講座です。
Pythonの基礎から、各種ライブラリの使い方を習得した後に、統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析などのデータ分析に関する一通りの技術を身につけ、データサイエンティストとして各種の実問題を解決できるようになることを目指します。
修了時には、以下のスキル習得を目指します。
・Pythonを用いたデータ処理基盤の構築スキル
・統計的データ分析と推論の知識
・特徴量エンジニアリングと応用的アルゴリズムの活用
【iLect Systemとは?】
iLect System は、独自開発したブラウザベース学習・AI開発環境です。
1ユーザ1GPUサーバで安定稼働し、Jupyter Notebook、講義動画、クイズやコンペティション課題専用機能を搭載。
ネットワーク制限やセキュリティ要件にも対応可能。難しい設定なしで、すぐに学習をスタートできます。
※「iLect」は NABLAS 株式会社が運営しています。
※DS4Me | データサイエンティスト育成講座 講師同期型は、法人と法人所属の個人の方を対象としております。
※詳細のご確認およびお申し込みをご希望の際は、「ご相談はこちら」よりお問い合わせください。
実績ある DS4Me講座 を弊社『iLect studio』による現地開催、もしくはzoomによるウェビナー形式でご提供いたします。
ご相談の上、日程をご提案させていただき、お好みのご受講形式をご選択頂けます。
講座日には講師やメンターに直接質問し、学習中の疑問やお悩みを解決いたします。
講座日以外も開催期間中は常に質問を iLect System 上で受け付けており、質問数に制限はありません。
【DS4Me講座とは?】
データ特徴の発見とモデルの品質向上を目指すデータサイエンティスト育成講座です。
Pythonの基礎から、各種ライブラリの使い方を習得した後に、統計的解析・機械学習・ビッグデータ解析などのデータ分析に関する一通りの技術を身につけ、データサイエンティストとして各種の実問題を解決できるようになることを目指します。
修了時には、以下のスキル習得を目指します。
・Pythonを用いたデータ処理基盤の構築スキル
・統計的データ分析と推論の知識
・特徴量エンジニアリングと応用的アルゴリズムの活用
【iLect Systemとは?】
iLect System は、独自開発したブラウザベース学習・AI開発環境です。
1ユーザ1GPUサーバで安定稼働し、Jupyter Notebook、講義動画、クイズやコンペティション課題専用機能を搭載。
ネットワーク制限やセキュリティ要件にも対応可能。難しい設定なしで、すぐに学習をスタートできます。
※「iLect」は NABLAS 株式会社が運営しています。
※DS4Me | データサイエンティスト育成講座 講師同期型は、法人と法人所属の個人の方を対象としております。
※詳細のご確認およびお申し込みをご希望の際は、「ご相談はこちら」よりお問い合わせください。
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 48時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 通学制(一部オンラインを含む) |
| 開催地情報 | 東京都文京区本郷6-17-9 本郷綱ビル 1F iLect Studio ※zoomによるウェビナー形式も選択可能 |
| 申込み受付対象 |
個人・法人 法人と法人所属の個人の方を対象としております。 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
IT・データを中心とする、将来の成長が見込まれる高度な専門性を身に付けキャリアアップを図りたい方
学習できるデジタルスキル
* 日常の業務で扱うデータを、データを加工・可視化、統計的解析などの分析ができる様になる。
* 機械学習による予測、特徴量エンジニアリングを通して予測精度を向上させれる様になる。
試験・検定・資格
- Python 3 エンジニア認定データ分析試験
必要となる前提知識
プログラミングスキル：Pythonを実務で利用したことがある（研究、データ分析、システム開発、Web開発など）
数学：微分積分、ベクトル、行列、確率分布に関する知識
