SCHOOL.

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Practical Machine Learning
英語で実践的な機械学習を学べる

Practical Machine Learningは、データサイエンスと英語を同時に学び、グローバルに活躍するビジネスパーソンに必要な分析スキルを身につけるプログラムです。TOEIC700点程度の方の受講を想定しています。

データサイエンスとは?

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FEATURES.

プログラムの特徴

   

Practical Machine Learning は、データサイエンスと英語を同時に学び、グローバルに活躍するビジネスパーソンに必要な分析スキルを身につけるプログラムです。TOEIC700点程度の方の受講を想定しています。

  • ビジネス目標を達成するための機械学習を3ヶ月で習得

                 

    ビジネス目標を達成するための機械学習を、演習豊富なカリキュラムを用いて、3ヶ月で習得することができます。講義後2週間で課題を提出することで、The Data Incubatorから修了証が発行されます。

  • 実務経験豊かなThe Data Incubatorの講師が講義

                 

    実務経験豊富なThe Data Incubatorの講師がオンラインにて英語で講義します。講義中や講義後のオフィスアワーに直接口頭やチャットにて講師へ質問もできます。

  • 受講場所を選ばないオンラインでの講義

                 

    イインターネット環境があれば受講場所は自由です。データミックスの教室で受講される方に対しては、Teaching Assistantが皆さんの学習のサポートを行います。講義動画の共有があるので、欠席しても後日フォローアップ可能です。

PERSONA.

こんな方にお勧め

  • 今後、英語でデータサイエンティストやエンジニアとコミュニケーションを図る必要があるビジネスパーソン
    グローバル企業で働くビジネスパーソンにとって、データサイエンティストやエンジニアと英語でコミュニケーションを図ることは増えていくでしょう。そのようなビジネスパーソンが英語でプログラミングとデータサイエンスを学ぶことで自身のキャリアのチャンスにつながります。
  • 英語は少し苦手・・しかし今後グローバル企業へのデータサイエンティストを目指す方
    外資系企業やグローバル展開する日系企業では人材の多様化が進み、英語でのコミュニケーションも必要になることが多くあります。アメリカのデータサイエンティストから、英語で学ぶことで、グローバル企業でのキャリアにつながることが期待されます。

WHY ENGLISH?

なぜ英語で学ぶか?

  • グローバルにデータサイエンスが求められている

    データサイエンティストは、アメリカの”ベスト・ジョブ”に3年連続で選ばれています。※1
    また、Business Insider によると「データサイエンティストは高収入が得られるだけでなく、企業の意思決定に影響を与える重要な役割を担う」としており、※2
    あらゆる企業にとって競争力の源泉である「データ」を高度に扱える人材の需要はグローバルで高まっています。
    ※1.https://www.glassdoor.com/List/Best-Jobs-in-America-LST_KQ0,20.htm
    ※2.https://www.businessinsider.com/best-jobs-in-america-2018-1?utm_source=intl&utm_medium=ingest
  • データサイエンスならではの英語に慣れ、良質・安価な学習リソースで学ぶことができる
    今後、グローバル企業で働く場合、データサイエンティストがEnglish Speakerであることが十分に考えられます。英語でデータサイエンスを学んでおくことで、英語でのコミュニケーションが円滑になります。
    また、数多く存在するブログやeラーニングなど安価で良質な英語のコンテンツに簡単にアクセスすることができます。

CURRICULUM

カリキュラム

  • Day1-4
    機械学習の基礎を学ぶ

    ・機械学習(Machine Learning)、教師あり/なし学習(Supervised Learning, Unsupervised Learning)、回帰問題(Regression)と分類問題(Classification)を理解することができる
    ・機械学習の使いどころを理解することができる
    ・scikit-learnの”fit”や”predict"を用いて線形回帰モデルを構築することができる
    ・平均二乗誤差(MSE)や決定係数を用いて学習したモデルを評価することができる
    ・新しい特徴量を作り複雑なデータであっても対応することができる
    ・現実のデータを用いて予測モデルを構築し、ビジネス目標を達成するためにそのモデルがどのように利用されるか理解することができる

  • Day5-8
    分類の方法とオーバーフィッティングを防ぐ方法を学ぶ

    ・scikit-learnの"GridSearchCV"を用いて最適な値を探し、ハイパーパラメータをチューニングすることができる
    ・適切な分類指標を用いて、モデルのパフォーマンスを評価することができる
    ・不均衡な分類の問題を特定し、モデルの精度をあげることができる
    ・"one-hot encoder"を用いてカテゴリー変数を変換することができる
    ・scikit-learnのパイプライン(pipeline)を構築し、顧客離反予測(Churn prediction)のモデルを作成することができる
    ・過学習やバイアス・バリアンス・トレードオフ、ロジスティック回帰などの重要なコンセプトを理解することができる

  • Day9-12
    現実のデータを用いてクラスタリングのアルゴリズムを構築する

    ・scikit-learnを用いて主成分分析を実施できることに加え、パイプラインの中でデータ変換プロセス(transformer)をカスタマイズすることができる
    ・主成分分析の結果をK-meansクラスタリングにインプットするコンビネーションを実施することができる
    ・シルエットスコアなどクラスタリングの良し悪しを把握する指標を理解することができる
    ・コース全体で学んだテクニックを用いて、データをセグメンテーションし、インサイトを得ることができる

VOICE

The Data Incubatorの声

ヘルスケア業界で機械学習エンジニアとして活躍し、データミックスの非常勤講師でもあるGeorge Serban Radescu氏

The Data Incubator (TDI) is a highly selective data science (DS) program with an acceptance rate of roughly 4% of the applicants. The program is a hands on training for PhD and MS students with background in computer science, mathematics, physics, biology, neuroscience, finance and statistics. In 2016 I had the privilege and the honor to be selected and participate in the program, along with a great cohort of students.

There were lots of sleepless nights, however each deliverable was the result of a team effort, with each member bringing a complementary skill to the table, a format that is absolutely needed in data science in order to achieve actionable insights and results. This is another aspect that I think TDI program is good at, acknowledging the fact that DS is a broad field and no one person would be able to cover all knowledge domains of complex projects. I was part of a great team from which I’ve learned a lot and with which I am still in contact to this day thank to this program.

TDI was life changing for me and for my career, as it paved the way to new opportunities and ideas.

(以下日本語訳)
The Data Incubatorのデータサイエンスプログラム(Fellowship)を受講するためには、競争率の高い選抜があり、希望者の4%しか入れない。コンピューターサイエンス、数学、物理、生物学、ニューロサイエンス、財政学、統計学のバックグラウンドをもつPhDやMS学生のためのプログラムで、ハンズオンを中心としたものである。2016年、私はそのプログラムに選抜され、他の素晴らしい学生とともに、そのプログラムに参加することができた。

眠れない日を続けて作成したその成果物は、チームメンバーでスキルを補完しあって努力した結果であり、実行可能なインサイトや結果のために作成されたものであった。これはもう一つの側面でTDIが得意としているものだと思う。なぜならば、データ分析は幅広い分野でだれも複雑なドメイン知識をカバーすることができないからだ。私は、このプログラムのおかげで、素晴らしいチームから多くを学び、今もメンバーと連絡をよくとる関係にある。

TDIは私の職業にとって人生の岐路であり、新しい機会や考えへの大きな一歩であった。

The Data Incubatorの設立者
Michael Li氏

We are honored to work with DataMix Japan. For more than 3 Years, they have been providing high level data science training program to more than 600 business professionals. They are data experts with consulting experience that have developed an unparalleled curriculum and delivered training to countless top companies in Japan. They are also creating a great community of over 600 graduates of data science in Japan to exchange industry knowledge and keep up with the latest developments in the data science world.
We are proud to partner with them to provide training in Japan.

(以下日本語訳)
データミックス社は約3年以上にわたり、ビジネスシーンで活用できるハイレベルなトレーニングプログラムを600人超のビジネス実務家に提供しており、データ分析に関するコンサルティングの経験をもつ専門家集団でもある。それらの実績をもとに、比類のないカリキュラムやトレーニングを日本国内の有名企業をはじめ、様々な企業に提供している。また、データミックス社は優秀な卒業生のコミュニティを作っており、最新のデータサイエンス業界の進展に寄与している。
そんな彼らと協力し、TDIが提供するプログラムを日本国内のデータサイエンストレーニングとして提供できることを誇りに思う。

SCHEDULE.

スケジュール

HOW TO TAKE LESSONS.

受講方法

  • 自由に選ぶことができる受講場所

    個々人のPCにてオンライン受講していただくため、受講場所は自由です。プログラミングに不安な方は、データミックスの教室での受講を選ぶこともできます。
  • ビデオ共有のため欠席してもフォローアップできる

    万が一、お客様のご都合が悪くなりオンライン講義に出席できない場合でも、講義後共有されるビデオでフォローアップをすることができるため、安心してご受講いただけます。

LESSON VIDEO SAMPLE.

講義動画サンプル

TDIによるデモ講義の様子です。
(カリキュラムは本コース「Essential Tools」とは異なります)

   

PRICE.

料金

   

330,000円(税込)

OFFLINE INFO SESSION.

無料説明会

2020年3月17日(火)以降の毎週火曜19時-20時で説明会の開催を予定しております。

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