RapidMinerを用いた機械学習と予測分析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）は、DataRobotの機械学習機能を使用して予測モデルを自動化、評価、管理することを目指すデータサイエンティストとデータアナリスト向けです。

本トレーニング終了時には、参加者は以下のことが able to できます：

• DataRobotにデータセットを読み込み、分析、評価、品質チェックを行う。
• モデルを構築し、学習して重要な変数を特定し、予測目標を達成する。
• モデルを解釈して、ビジネス意思決定に役立つ貴重な洞察を提供する。
• モデルを監視し、管理して最適化された予測性能を維持する。

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、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。

Rは、統計計算、データ解析、グラフィックスに使用されるオープンソースの無料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よって利用されています。Rには、データマイニング用の多様なパッケージがあります。

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

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、中級レベルのデータ専門家を対象としており、機械学習手法をデータ駆動型ビジネス課題に適用したい方や、セールス予測やニューラルネットワークを使用した予測モデリングに関心がある方向けです。

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

• 機械学習の基本概念と種類を理解する。
• 分類、回帰、クラスタリング、関連分析などの主要なアルゴリズムを適用する。
• Pythonを使用してデータの探求的分析と前処理を行う。
• ニューラルネットワークを非線形モデリングタスクに使用する。
• セールスデータを含むビジネス予測のための予測分析を実装する。
• 可視化と統計的手法を使用してモデルの性能を評価し、最適化する。

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、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。

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、中級レベルのデータアナリスト向けで、RapidMiner を使用して値の推定と予測を行い、時系列予測に利用できる分析ツールを学ぶことを目指しています。

このトレーニングが終了する頃には、参加者は次のことが Able to:

• CRISP-DM メソドロジーの適用方法、適切な機械学習アルゴリズムの選択方法、およびモデル構築と性能向上の方法を学びます。
• RapidMiner を使用して値を推定し予測し、時系列予測に利用できる分析ツールを使用します。

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。