Rと時系列分析の入門のトレーニングコース

日本でのこのインストラクターリードの実践的なトレーニングでは、参加者はビッグデータ技術へのアプローチ方法、既存のプロセスやポリシーへの影響を評価し、これらの技術を犯罪活動の特定と防止に活用する方法を学びます。世界中の法執行機関が採用した事例研究を通じて、そのアプローチ、課題、結果についての洞察を得ます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to となります:

• 捜査中に物語をつなぎ合わせるために、ビッグデータ技術と従来の情報収集プロセスを組み合わせる。
• データ分析のために産業用の大規模データ保存および処理ソリューションを実装する。
• 犯罪捜査にデータ駆動型アプローチを導入するための最適なツールとプロセスの提案書を作成する。

対象者

あなたがアクセス可能なデータを理解しようとしたり、ネット上（Twitter, LinkedIn など）で利用可能な非構造化データを分析したい場合、このコースはあなたに適しています。

主に意思決定者やどのデータの収集と分析が価値があるかを選択する必要のある人々向けです。

ソリューションの設定を行う人たちは対象ではありませんが、全体像を理解することで利益を得ることができます。

提供方法

コース中、主にオープンソース技術を使用した実際の例が参加者に提示されます。

短い講義の後は、プレゼンテーションと参加者による簡単な演習が続きます。

内容と使用ソフトウェア

コースを実施するたびに使用されるすべてのソフトウェアは更新され、最新バージョンを使用します。

データの取得、フォーマット化、処理、分析から、機械学習を使用した意思決定プロセスの自動化まで、一連の流れが説明されます。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）では、経済計量分析とモデリングの基礎を学び、習得したい方を対象としています。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 経済計量学の基礎を学び、理解する。
• Eviewsとリスクシミュレータを利用する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、中級レベルのデータアナリストやビジネスプロフェッショナルを対象としており、時間系列予測とデータ分析ワークフローの自動化を行うことを目指しています。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• Rでの予測手法の基本を理解する。
• 時間系列分析に指数平滑化とARIMAモデルを適用する。
• 「forecast」パッケージを使用して正確な予測モデルを生成する。
• ビジネスや研究アプリケーションのための予測ワークフローを自動化する。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、予測分析とジェネレーティブモデルを使用してAI搭載アプリケーションを開発したい中級開発者向けです。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to できるようになります：

• 予測AIとジェネレーティブモデルの基本を理解する。
• 予測コーディング、予測、および自動化にAI搭載ツールを使用する。
• テキストとコード生成のためのLLM（大規模言語モデル）とトランスフォーマーを実装する。
• 時系列予測とAIベースの推奨事項を適用する。
• 実際のアプリケーション向けにAIモデルを開発し、微調整する。
• AI展開における倫理的な考慮事項とベストプラクティスを評価する。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、人事専門家を対象としており、分析的手法を使用して組織のパフォーマンス向上を目指しています。本コースでは定性的および定量的、経験的および統計的なアプローチについてもカバーします。

コース形式

• 交互に講義とディスカッションを行います。
• 多数の演習と実践が含まれています。

コースのカスタマイズオプション

• このコースをカスタマイズしたトレーニングをご希望の場合、お問い合わせください。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、予測AIの基本を理解したい初心者のITプロフェッショナルを対象としています。

本トレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• 予測AIの核心概念とその応用を理解する。
• 予測分析のためにデータを収集、クリーニング、前処理する。
• データを探索・可視化して洞察を得る。
• 予測を行うための基本的な統計モデルを作成する。
• 予測モデルの性能を評価する。
• 予測AIの概念を実際のシナリオに適用する。

予測分析は、データ解析を用いて未来について予測を行うプロセスです。このプロセスでは、データとデータマイニング、統計、機械学習技術を組み合わせて、将来の出来事を予測するためのモデルを作成します。

本講座では、インストラクターが指導しながら、参加者はMatlabを使用して予測モデルを作成し、大規模なサンプルデータセットに適用して未来の出来事を予測する方法を学びます。

このトレーニング終了時には、参加者は以下のことができるようになります:

• 履歴データと取引データからパターンを分析し、予測モデルを作成する
• 予測モデリングを使用してリスクと機会を特定する
• 重要なトレンドを捉える数学的なモデルを構築する
• デバイスや業務システムからデータを使用して、無駄を削減し、時間を節約したり、コストを削減する

対象者

• 開発者
• エンジニア
• ドメインの専門家

コース形式

• 講義とディスカッション、演習、そして実践的なハンズオンセッションを組み合わせた形式

対象者

このコースは、アナリストや予測専門家向けに作成されました。販売予測、経済予測、テクノロジー予測、サプライチェーン管理、需要または供給予測に関連する予測の導入や改善を希望している方々に適しています。

説明

このコースでは、過去のデータに基づいて未来を予測する方法を選択するために役立つ一連の手法、フレームワーク、アルゴリズムについて解説します。

Microsoft Excel やオープンソースプログラム（特に R プロジェクト）などの標準ツールを使用します。

このコースで扱う原理は、任意のソフトウェア（例：SAS, SPSS, Statistica, MINITAB など）で実装できます。

この講師主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、予測AIをDevOps実践に統合したい中級レベルのDevOpsプロフェッショナル向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが Able to do:

• DevOpsパイプラインでの課題を予測し解決するために予測分析モデルを実装する。
• 監視と運用の向上にAI駆動ツールを利用する。
• ソフトウェア配信ワークフローの改善のために機械学習技術を適用する。
• 予防的な問題解決と最適化のためのAI戦略を設計する。
• DevOpsにおけるAI使用に関する倫理的考慮事項を理解する。

Rは、統計計算、データ分析、およびグラフィックスのためのオープンソースかつ無料のプログラミング言語です。Rは、企業や学術界でますます多くのマネージャーやデータアナリストに利用されています。Rには、データマイニング用の多種多様なパッケージが存在します。

RapidMinerは、迅速なアプリケーションのプロトタイピングと開発のためのオープンソースデータサイエンスソフトウェアプラットフォームです。データ準備、機械学習、深層学習、テキストマイニング、予測分析など、統合された環境が含まれています。

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者はRapidMiner Studioを用いてデータ準備、機械学習、予測モデルの展開について学びます。

本トレーニング終了時には、参加者は以下ができます：

• RapidMinerのインストールと設定
• RapidMinerでデータを準備し、可視化する
• 機械学習モデルの検証
• データのマッシュアップと予測モデルの作成
• ビジネスプロセス内で予測分析を運用する
• RapidMinerのトラブルシューティングと最適化

対象者

• データサイエンティスト
• エンジニア
• 開発者

コース形式

• 講義とディスカッションの組み合わせ、演習、実践的な練習が含まれています

注意

• このコースのカスタマイズされたトレーニングを依頼する場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）は、SPSSを使用して正確にデータを解釈し、複雑な統計テストを実行し、意味のある洞察を得ることを目指す初級者から中級者のプロフェッショナル向けです。

このトレーニングの終了時には、参加者は以下のことができるようになります：

• SPSSインターフェースを操作し、データセットを効率的に管理します。
• 記述統計と推論統計分析を行います。
• t検定、ANOVA、MANOVA、回帰分析、相関分析を行います。
• 非パラメトリックテスト、主成分分析、要因分析を適用して高度なデータ解釈を行います。

このインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）は、初級から中級レベルのアナリスト、研究者、およびプロフェッショナルを対象としており、SPSS をデータ準備、統計分析、予測モデリングに使用したい方々向けです。

対象者

コースの形式

このトレーニングを終了した参加者は、以下のことが Able to ます：

このインストラクター主導のライブトレーニングでは、参加者は Tidyverse のツールを使用してデータを操作し、可視化する方法を学びます。

Tidyverse は、データのクリーニング、処理、モデリング、および可視化に使用される多目的 R パッケージのコレクションです。含まれるパッケージには ggplot2, dplyr, tidyr, readr, purrr, tibble などがあります。

• R 言語の初心者
• データ分析とデータ可視化の初心者

• レクチャー、ディスカッション、演習、および実践的なハンズオンを組み合わせた形式

• データ分析を行い、魅力的な可視化を作成する
• サンプルデータのさまざまなデータセットから有用な結論を導き出す
• 探索的な質問に答えるためにデータをフィルタリング、ソート、および要約する
• 加工したデータを情報豊富な折れ線グラフ、棒グラフ、ヒストグラムに変換する
• Excel, CSV, SPSS ファイルなどの多様なデータソースからデータをインポートし、フィルタリングする