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多変量解析入門セミナー(R実習付き2日間)

対象 医師、看護師、医事課、薬剤師、その他
分野 臨床看護、診療・診察技術、臨床看護その他、医療関連サービス企業その他
開催日時
会場
2018年04月23日 (月) 開始:11:00 | 終了:17:00 | 開場:10:30
会場名:[東京・大井町]きゅりあん4階研修室
住所: 東京都 〒140-0011 東京都品川区東大井5-18-1 きゅりあん[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。
2018年04月24日 (火) 開始:09:30 | 終了:15:30 | 開場:09:00
会場名:[東京・大井町]きゅりあん4階研修室
住所: 東京都 〒140-0011 東京都品川区東大井5-18-1 きゅりあん[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 フリーランス データサイエンティスト
原田 典行 氏
定員30名
主催 株式会社 情報機構
受講料 61,560円
1名61,560円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき50,760円
*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引

以下、申込要領をご了承のうえお申込み下さい。

<申込要領>
※受講料のお支払いは、原則として開催日までにお願いいたします。
  当日会場でのお支払いも可能です(請求書に同封の振込連絡書にてその旨ご連絡下さい)。

※申込後、ご都合により講習会に出席できなくなりました場合は、代理の方がご出席ください 。
 止むを得ず欠席の場合、弊社事務局迄ご連絡下さい(受付時間9:00-17:00)。
 以下の規定に基づき、料金を申し受けます。
 開催日から逆算(土日・祝祭日を除く)して、
  講座5日前以前での欠席のご連絡:受講料は頂戴いたしません
  講座3日前~4日前での欠席のご連絡:受講料の70%
  講座当日~2日前での欠席のご連絡:受講料の100%
  セミナー開始後のご連絡なき場合の欠席:受講料の100%
※最小催行人数に満たない場合等、事情により中止になる場合がございます。
   講座の中止・延期に伴う、会場までの宿泊費・交通費等(キャンセル料含)の補償は
   致しかねますのでご了承ください。

詳細は http://www.johokiko.co.jp/seminar_medical/AA180494.php
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この講義は携帯モバイルサイトでも確認、申込ができますエクステンションエクステンション
http://m.meducation.jp/seminar/detail?id=59789

セミナーポイント

■受講にあたって
・ノートPCをご持参ください。
・当日USBメモリにてデータを配布する可能性がありますのでUSBが使用できる状態にしておいて下さい。
・RおよびR Studioの事前インストールをお願いいたします。
  (インストゥールに関するお問合せはご遠慮下さい。)
R
https://cran.ism.ac.jp/

Rstudio(DesktopのFree版で結構です)
https://www.rstudio.com/

■講師から一言
 多変量解析とは様々なデータの関係性を考察したり、膨大で複雑なデータを要約したり、データ生成の構造を推定したりするために用いられる一連の解析手法のことを指します。
 予測・判別・要約・分類・因果推論・異常検知など、多変量解析が担うタスクは多く、そのためビジネスに限らず、現実の課題をデータから解決しようと望むとき私たちは自然と多変量解析へと導かれることが多いようです。
 本セミナーを閲覧くださっている方も、きっと何かしら現実の課題を抱え、課題解決のために様々な選択肢を検討した結果として多変量解析というキーワードに辿り着いたのではないでしょうか。
 また、いま目の前にある課題だけではなく、これから先に発生しうる課題に対しても多変量解析は有効な手段となりうるでしょう。データを最大限利用し、合理的な意思決定を行うための基本的な手法が多変量解析なのです。
 多変量解析がカバーする手法は膨大ですが、基本的な発想を【きちんと】理解すれば、必要な場面で必要な手法を選択し応用できる基盤が整います。このセミナーはそのような多変量解析の応用力を身に着けるために、あえて徹底的に基礎にこだわり構成しています。
 曖昧だった概念を腑に落ちる状態に変え、多変量解析を【自信を持って自由に扱える】よう、2日間共に頑張りましょう!

■受講対象
【多変量解析について】
多変量解析をはじめて学ぶ人、あるいは多変量解析の入門書を手にしたものの、基礎的な手法に曖昧さが残り不安を抱えている人を対象にしています。
例:
・多変量解析の基本的手法を自由に扱えるようになりたい方
・マーケティングやアンケートなどの業務データ分析を多変量解析を用いて行いたい方
・研究のために多変量解析が必要だがアウトプットの解釈に疑問がある方
・企画、営業、マーケティング、調査、品質管理、などの業務に携わる方など
・機械学習エンジニアで統計学の文脈から多変量解析を学びたい方 など

【Rについて】
【業務や研究で多変量解析を使い続けるようになる】ための多変量解析の学びは【実際に手を動かしてみる】ことまでがワンセットだと考えています。そのため統計解析で広く用いられるR言語を用いたハンズオンを用意しています。R言語についてのチュートリアルも行いますので、これからRを学びたい人もご安心ください。

実習はR studio環境を想定しています。
Rstudio(DesktopのFree版で結構です)
https://www.rstudio.com/

【数学について】
本セミナーは多変量解析の入門として設計されています。数学は【いずれ理解しておいた方が良い】ことは確かですが、数学的背景を完璧に理解することを待てば、実際に使うまでに【膨大な時間】がかかってしまいます。

そのため、本セミナーでは直感的な理解とイメージに焦点を当てて進みます。数学が苦手な方も安心してご参加ください。曖昧な理解と、イメージによる理解は同じことではありません。数学的背景が完全ではなくとも、自信を持って解析を行える基盤は整うはずです。

※もちろん厳密な解析が必要な方には、休憩時間や講座の時間にて(時間の許す限りで)解説をいたします。

■受講後、習得できること
・統計学の基礎:多変量解析を理解するために必要な統計学の概念を学べます。
・多変量解析の基礎:多変量解析の代表的手法について【きちんと】習得できます。
・Rの基礎:統計解析言語Rについての基本的手法とRを用いて多変量解析を実現するためのコツが分かります。

セミナー内容

※各種分析を扱う順序・構成は変更の場合有り。

(1 日目)
1.多変量解析の概論とR言語のイントロダクション

相関・重回帰分析・ロジスティック回帰・主成分分析・クラスター分析などについて、概論的解説を行います。また併せてR言語のイントロダクションもはじめに行います。

2.統計学の基礎

データを理解するための統計学の基礎概念を学びます。

【キーワード】ヒストグラム・クロス表・平均値・分散、標準偏差・正規分布・相関係数

3.仮説検定の基礎

仮説検定の構造について学びます。

【キーワード】帰無仮説と対立仮説・P値・信頼区間・分散分析・モデル比較

4.回帰分析

多変量解析の基礎として最も重要な回帰分析を学びます。回帰モデルはその他のモデルの基礎となるモデルのためとくに詳しく扱います。

【キーワード】最小二乗法・(自由度調整済)決定係数・分散分析・偏回帰係数の推定と検定

(2 日目)
5.回帰分析の応用

1日目の回帰分析内容を復習した上、発展内容に入ります。AICや説明変数選択アルゴリズム、多重共線性についてなど様々なトピックを扱います。これらの概念は回帰モデルを軸にして解説されますが、その他のモデルでも重要な概念であり、【回帰の先】を学ぶ上での準備ともなります。

【キーワード】多重共線性・AIC(赤池情報量基準)・説明変数選択アルゴリズム(STEPWISE)・統計モデル

6.主成分分析

全容を理解するのが困難な多次元データ(列数の多いデータ)を、少数の列に【圧縮】するための手法が主成分分析です。

【キーワード】次元圧縮・主成分得点・主成分負荷量

7.ロジスティック回帰

応用のシーンでは回帰分析と同じくらいよく使われる射程の広い分析です。またロジスティック回帰を理解することは一般化線形モデルと呼ばれる広大な分析モデルの体系への入り口でもあります。

【キーワード】ロジスティック回帰・最尤法・Wald検定・一般化線形モデル

8.クラスター分析

属性(カラム)の多いデータに対して意味のある(解釈可能な)分類を与えるために使われる分析がクラスター分析です。伝統的にはマーケティングの場面で顧客分類などに使われてきました。分かりやすい分析手法ですが、うまく使うにはコツと練習が必要です。機械学習の文脈でも重要なクラスター分析についてきちんと1から理解しましょう。

【キーワード】階層的クラスタリング・非階層的クラスタリング・k-means

9.その他の多変量解析と今後の展開

最後に本セミナーで詳細扱えなかった数々の手法について簡単な解説を行います。また機械学習の文脈で語られることが多い様々な解析モデルについても解説します。新しいモデルに出会っても、その目的(どのような課題をクリアするために生まれたモデルか)を正しく理解すればきっと使いこなせるようになります。最新動向へのキャッチアップと共に、少々のことでは揺るぎない応用力を身に着けましょう。

<質疑応答>

講師紹介

フリーランス データサイエンティスト
原田 典行 氏

■主経歴
ビッグデータという言葉流行り出した2013年より
・企業内でのデータ解析アドバイザー業務
・大学での研究補助
・データ解析の個人トレーナー
・企業内研修
・機械学習モデルの実業務実装
など数多くの企業・機関でデータ解析に関わる業務を実施している、まだまだ数少ないフリーのデータサイエンティストです。
機械学習のモデルの応用やデータ分析だけでなく、深層学習プラットフォーム開発のアシスタントや心理学の尺度開発など統計・データに関わる広範な業務に携わってきました。
大企業だけではなく中小・零細企業における「データにまつわるお悩み」はお任せ下さい!

ビッグデータ元年と呼ばれる2012年頃よりビジネスシーンの中で急速にデータ解析の必要性が増大していきました。私はちょうど同じ頃から大小様々な企業の現場の中に入り、データ解析研修や、ビジネスデータ分析や研究データの分析アドバイザーとして【現場の方々と共に】様々な課題に向き合ってきました。

数学や統計学から長く離れた社会人にとって、これらの内容を独学するのは容易なことではありません、また一人基礎からの学習を進めるにはあまりにも時代の変化は激しいはずです。そのような方々の困難に多数向き合いながら【今すぐデータ解析が必要な方】にとって【本当に役立つ知識】を模索し続けてきました。全ての学問と同じように統計学や多変量解析もまた2日間で完全に理解できるほど薄い体系ではありません。ただし、学び手がはじめの一歩で築く基礎となる土台に応じて、それらの活用可能性はまったく異なるものになるはずです。皆様が多変量解析を【使える道具】に磨いていくための基礎を固めるために、2日間尽力いたします。

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