DeNAのKagglerとコンペで学ぶデータサイエンス実践講座 2020年度開講 [12月スタート全3回]

Description

本講座はデータサイエンスの実践に必要なノウハウを機械学習コンペ形式の演習中心にじっくりと時間をかけて学ぶ講座です。
座学でも口先でもなく、自分で手を動かして実践できる人材になることを目指す方のためのコースです。
本講座では、DeNAが開発したデータサイエンス演習システムを用います。

※講座の詳細はこちらのサイトでご確認いただけますので是非ご覧ください



<本講座の特色>
  • 機械学習コンペ形式で、座学や独学ではなかなか学べない実践に必要なノウハウを学べます
  • 1テーマ1ヶ月、時間をかけてじっくりと手を動かした経験とともにスキルが身につきます
  • 座学、サポート付きコンペ、自力でのコンペ、と反復しながら自走までステップアップします
  • 競技のプロたちが学習のために適したデータを厳選し、良問を作成しました
  • 質問対応はもちろん、レポート添削や解法のディスカッションも含め、みっちりサポートします
  • 講師・メンターはほとんどがKaggle Masterで、人材育成経験が豊富です


<前提とする知識>
受講を妨げるものではありませんが、下記については学習済みとして講座を進めますので、必要に応じて事前に自習していただくと、より効果的に学習いただけます
  • pythonを用いた基本的なデータハンドリング(numpy, pandas等)
  • 基本的な数学・統計の知識(指数と対数、p値等)
  • 機械学習モデルを構築するチュートリアルを通した経験

<講座の内容>
 この講座では学習のために厳選したオープンデータを用いて、テーブルデータ(表形式のデータ)を用いた機械学習の基本的なテクニック、ノウハウを反復演習で身につけていただきます。
  • 機械学習モデリング入門
  • 複数テーブルの結合、集約
  • 時系列データの分析
上記3つのテーマを、各テーマ1ヶ月かけて学習します。

 各テーマについて、前半の週はKaggle Masterの作成したJupyter Notebookを元にした演習形式でコンペに参加して、基本を学んでいただきます。後半は別のデータを用い、前半で学んだことを元に、他の受講生と競いながら自力でのモデル構築に挑戦していただきます。


<身につくスキル>
 この講座を受講し終わる頃には、指示されたデータ分析をこなすレベルやただ興味のある技術を適用するだけのレベルを脱して、テーブルデータを見れば何をすればいいか、一定の見当がつき、複数のアプローチを考えられるようになることでしょう。KaggleやSIGNATEなどの機械学習コンペに参加できるようになることはもちろんですが、実務でもどのようなモデル構築をするか、どのような評価をすればいいか、自走して検討できるようになることでしょう。


<講師紹介>
※下記いずれかのKaggle Masterが担当します

原田 慧 Kei Harada
AIシステム部データサイエンス第1グループ グループマネジャー
数理学博士、Kaggle Master
2011年からデータ分析に従事、2018年にDeNA入社。現在はマネージャーとして多くの案件に関わりながら、個性的なメンバーを率いる。
前職時代から社内外のデータ分析技術者の育成に取り組み、データサイエンティスト協会の養成講座初代講師、電気通信大学の非常勤講師など実績多数。

坂見耕輔 Kosuke Sakami
AIシステム部データサイエンス第2グループ
学生時代の専攻は物理学(大学)、情報学(大学院)。Kaggle Master
2019年新卒入社。ゲームをメインに、様々な案件に従事している。自然言語処理分野のコンペを中心に参加している。
主な実績:Google QUEST Q&A Labeling 3位入賞(ソロ)、Jigsaw Unintended Bias in Toxicity Classification 3位入賞、Kaggle Days Tokyo オフラインコンペティション優勝


<本講座のスケジュールとテーマ>
開催時間帯 19:00 - 21:00

◇2020年12月開始[お申し込み締切:11月25日(水)→開催可否通知:11月26日(木)]
  • 機械学習モデリング入門
 ・講義       12月2日(水)19:00 - 21:00
 ・コンペ振り返り1  12月9日(水)19:00 - 21:00
 ・コンペ振り返り2  12月23日(水)19:00 - 21:00

  • 複数テーブルの結合、集約
 ・講義       1月7日(木)19:00 - 21:00
 ・コンペ振り返り1  1月14日(木)19:00 - 21:00
 ・コンペ振り返り2  1月28日(木)19:00 - 21:00

  • 時系列データの分析
 ・講義       2月4日(木)19:00 - 21:00
 ・コンペ振り返り1  2月12日(金)19:00 - 21:00 ※11日が祝日の為、12日に開催します
 ・コンペ振り返り2  2月25日(木)19:00 - 21:00

※上記ベーシックコースを受講してくださった方を対象に、更に3つのテーマ(アドバンスコース)をご用意しています
 講座開始後に講師からご案内いたします


<受講料>
 全3回プラン:550,000円(税込)
 ※お支払い後は原則ご返金できかねますので予めご了承ください


<特別商取引法の表記について>
https://ds-challenge.dena.ai/specified-commercial-transactions-law/


<受講にあたってご準備いただきたい環境>
  • ブラウザ:Chrome(講座で使用する演習システムはChromeのみ動作確認済みの為)
  • OSは不問です、お手元でJupyter Notebookが動作する環境または、Google Colabを動作可能な環境をご用意ください
  • メモリ:8GB以上

<講座実施にあたって>
  • 教材は講座当日に配布します
  • 各回の講座配信後に演習課題を配布しますので各期日までに実施してください
  • 講座実施中の講座内容に関するご質問は本講座用の演習システム等にて受け付けます

<注意点>
  • お支払い完了後のキャンセルは原則お受けできません
  • 講座内容の一部が予告なく変更される場合がありますので予めご了承ください
  • 最小開催人数(10名)に達しない場合は、開催いたしませんので予めご了承ください。その際は主催者都合のキャンセルとして、返金処理させていただきます。

<お申し込みやお支払いに関するお問い合わせ>
 DeNAのKagglerとコンペで学ぶデータサイエンス実践講座
 運営事務局
 お問い合わせフォーム
Oct 20 - Dec 10, 2020
[ Tue ] - [ Thu ]
11:00 PM - 12:00 AM JST
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Venue
Online event
Tickets
[2020年12月スタート]全3回プラン ¥550,000

On sale until Nov 26, 2020, 12:00:00 AM

Organizer
DeNAデータサイエンス講座
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