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データサイエンティスト養成講座 データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける

【情報機構】

このセミナーは受付終了しました。
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対象 医師 、 看護師 、 薬剤師 、 医事・事務職 、 その他
分野 診療・診察技術 、 臨床看護 、 薬剤 、 医療関連サービス企業その他 、 オンラインセミナー
受講料 47,300円（税込）
開催日 2021年9月17日　開始:10:30 | 終了:16:30 | 開場:10:00
会場 会場での講義は行いません（オンラインセミナー）
東京都品川区大崎[地図]
※地図は若干の誤差が生じる場合があります。詳細は主催者よりご連絡いたします。
講師 株式会社フィンデクス　青木義充
定員 30名
主催 株式会社　情報機構
受講備考 『ベイズ統計入門（9月17日）』のみのお申込みの場合
　　【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名47,300円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

　　【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】1名52,800円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

『時系列データ分析（9月13日）』と合わせてお申込みの場合
　（同じ会社の違う方でも可。※二日目の参加者を備考欄に記載下さい。）
　　【オンラインセミナー（見逃し視聴なし）】：1名72,600円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき61,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります

　　【オンラインセミナー（見逃し視聴あり）】：1名83,600円(税込（消費税10％）、資料付)
　　＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき72,600円⇒割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります
https://johokiko.co.jp/seminar_medical/AH2109Q2.php
関連資料

申込セミナー

※会場などが異なる可能性がありますので各ページより詳細をご確認の上、お申し込みください。

申込 開催日 セミナー名 受講料(税込) 定員
2021年9月13日 データサイエンティスト養成講座 Rを用いた時系列データ分析の基礎 47,300円 30名
終了
2021年9月17日 データサイエンティスト養成講座 データサイエンスに必要なベイズ統計の基礎知識を身につける 47,300円 30名
終了

概要

データを解析している際に，「データ以外の情報を利用した解析をしたい」と思ったことはありませんか？ベイズ統計学では，データから得られる情報だけでなく，事前に知りえた情報（主観的に設定した情報）を利用して推測していきます．本講義では，一般的な統計学の手法との違いを意識しながら，ベイズ統計学の考え方を学ぶことにより，データとそれ以外の情報を組み合わせた推論方法を習得することができます．
また，ベイズ統計学を学んだことのある方の中には，手法について理解はできたが，どのように用いればよいか分からない人もいるかもしれません．特に，一般的な統計学の手法を適用できる問題では，ベイズ統計学を活用する必然性が感じられないこともあるでしょう．本講義では，ベイズ統計学の特徴が活かされる事例を取り扱い，Rを用いた解析法を具体的に説明するため，ベイズ統計学の使いどころがはっきりと理解できるようになるでしょう．

こんな方におすすめ

  • ・ベイズ統計学を基礎から学びたい方
    ・ベイズ的アプローチに興味がある方，一般的なアプローチとの違いを知りたい方
    ・データ解析の実務に携わっている方

プログラム

  1. はじめに
    　1-1ベイズ統計学の考え方
    　　a. 頻度論的アプローチ
    　　b. 異なるの情報の利用
    　1-2．条件付確率とベイズの定理
    　　a. 条件付確率と周辺確率
    　　b. ベイズの定理
    　1-3．事前情報とデータによる情報
    　　a. 因果関係の整理
    　　 b. 学習の効果

    2.ベイズ統計学における推定手法
    　2-1．ベイズ統計学の特徴
    　　a. 尤度と最尤推定法
    　　b. 異なる情報に関する確信度合
    　　c. 尤度と事前情報の組み合わせ方：事後分布の計算
    　　d. 様々な事前情報の考え方：正規分布，一様分布，無情報事前分布
    　2-2．推定手法
    　　a. 様々な確率分布のパラメタ推定：正規分布，指数分布，ベータ分布
    　　b. 推定結果のまとめ方：事後平均，事後標準偏差，信用区間
    　　c. マルコフ連鎖モンテカルロ法（MCMC法）の考え方
    　　d. ギブスサンプラーのアルゴリズム

    3. データ解析
    　3-1一般的な統計解析の手法との比較
    　　a. データの分布を解析する
    　　b. 線形回帰モデルを解く
    　3-2．ベイズ統計ならではの解析手法
    　　a. 打ち切りなどの不完全な観測データへの応用
    　　b. データ拡大法のアルゴリズム

受講されることで得られる効果

  • ・ベイズ統計学の考え方が分かり，一般的な統計学の手法との違いが分かるようになる．
    ・ベイズ統計学での推論の進め方（ベイズ的アプローチ）の考え方を学ぶことで，データ以外の情報を利用した解析手法を習得できるようになる．
    ・Rを用いたベイズ的アプローチによるデータ解析ができるようになる．

講師

  • 株式会社フィンデクス
    代表取締役
    青木義充

    慶應義塾大学にてニューラルネットワーク，衛星レーダの画像解析の研究に従事．2004年に一橋大学助手就任し，金融データ解析を専門とする．2007年から株式会社QUICKで，金融業界動向のマーケティング，新たな金融情報サービスの企画，金融機関などとの共同研究に従事する傍ら，総合研究大学院大学複合科学研究科統計学専攻を修了し，商品先物のリスクに関する研究で学位（学術）を取得する．それ以降，金融に関する学会，論文の発表，著書の執筆のほか，一橋大学，上智大学で非常勤講師としてデータサイエンス，数理ファイナンスを指導．2018年9月，FinTech時代に真に役立つ金融知識と技能を幅広い方々に届けるべく，株式会社エフビズを創立，代表取締役を務める．2020年11月に社会人向けデータサイエンス教育プログラムとデータ解析コンサルティングに特化した株式会社フィンデクスを共同創業し，代表取締役に就任．

    ■業界での活動
    企業との共同研究，データ解析コンサルティング
    学会，研究集会での研究発表，
    大学での非常勤講師，企業での教育研修セミナー講師
    ・一橋大学，上智大学，成蹊大学
    一般向け，専門家向けの各種セミナー講演，

    ■専門・得意分野
    時系列解析，金融データ解析，ベイズ統計学，データサイエンス

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