「データサイエンティスト」と「機械学習」。これらは、ビッグデータ時代と言われる今日にあって、新聞や雑誌等に登場しない日がないほど注目されている、ビジネスパーソンの関心度上位のキーワードです。
前者は、GoogleやAmazonといった先進企業を例にとれば明らかです。これらの企業では、ユーザーが何を検索したか、どの製品を購入したかだけではなく、そこに至る過程でどのようなテーマや商品カテゴリーに興味を持ち、どのようにそれを探索したのかといった詳細かつ膨大な情報まで活用し、提供するサービスの利便性を飽くことなく向上し続けています。その活動の中で中心的な役割を果たしているのが、データサイエンティストであり、その効果は周知のとおりです。
一方、後者の機械学習は、そのデータサイエンティストもビッグデータに対する際、強力な武器として利用できる手法です。近年の急速なコンピュータの進化も相まって、人間が備えている学習能力と同等の機能をコンピュータ(機械)で実現し、世にある膨大なデータを処理することが可能です。
リックテレコムでは、この2つのキーワードをテーマにした書籍『データサイエンティストの基礎知識』と『PHPによる機械学習入門』を刊行いたしました。
今回は、これを記念したセミナーを開催し、これらの著者にデータサイエンティストの仕事内容とスキルセット、その実践事例、そして機械学習の基本とそれを取り巻く状況について、わかりやすく解説いただきます。
☆上記の書籍について
・『データサイエンティストの基礎知識』 (中川慶一郎・小林佑輔 編著)
■ (リンク »)
・『PHPによる機械学習入門』 (斉藤常治・高橋佑幸 著)
■ (リンク »)
開催日時:2014年12月5日(金) 13:30~16:15(開場は13:10~)
会場:全国家電会館 1F会議室( (リンク ») )
定員:70名
参加費用:無料
主催:株式会社リックテレコム、株式会社NTTデータ、株式会社NTTデータ数理システム、学びing株式会社
お申込み詳細: (リンク »)
受講対象者
●ビッグデータやデータサイエンティストに関心のあるビジネスパーソンとITエンジニア
●機械学習やその仕組みに関心のあるITエンジニアやWebエンジニア
●ビッグデータ分析や自然言語処理、ベイジアンフィルターについて知りたいビジネスパーソン、ほか
講演スケジュール
基調講演 13:30~14:20
『ビッグデータ時代のビジネス・アナリティクス』
講師 中川 慶一郎(なかがわ けいいちろう)氏
株式会社NTTデータ数理システム 取締役 博士(工学)
『データサイエンティストの基礎知識』の編著者
<講演概要>
情報技術の急速な普及に伴い、爆発的に情報が増え続ける“ビッグデータの時代”が訪れており、このデータをビジネスのみならず社会や個人レベルで、いかに活用するかということが大きな関心事となっています。また、ビッグデータを適切に分析し、価値ある情報を導き出すビジネス・アナリティクスへの期待も高まっています。
本講演では、ビッグデータ時代におけるビジネス・アナリティクスの現状と今後の方向性をさまざまな分野の事例を交えながら紹介します。
まずビッグデータの現状について概観し、各分野で始まっているビッグデータ活用について解き明かし、次にビッグデータがもたらすパラダイム・シフトと、それを実現するビジネス・アナリティクスの挑戦について、デモ等を交えて解説します。
第1講演 14:35~15:25
『ビジネス・アナリティクスを取り巻く技術』
講師 小林 佑輔(こばやし ゆうすけ)氏
株式会社NTTデータ 技術開発本部 主任
『データサイエンティストの基礎知識』の編著者
<講演概要>
技術の発展とビッグデータブームの到来により、データ活用に対する理解や期待が社会的に高まっています。その活用領域も古くからあるマーケティングの用途に加え、現在ではSNSやセンサーなどの新たなデータに加えて、新たな場面での活用も定着しつつあります。
本講演では、データ分析についていくつかの活用例を挙げた上で、それぞれの進め方を簡単に示し、各事例で共通する技術や知識がどのようなものかを紹介することで、データ分析の担い手である「データサイエンティスト」に求められるスキルセットについて説明します。
第2講演 15:25~16:15
『機械学習との付き合い方』
講師 高橋 佑幸(たかはし ゆうこう)氏
学びing株式会社 開発部 次長
『PHPによる機械学習入門』の著者
<講演概要>
将棋でコンピュータがプロ棋士に勝利したり、東大入試の模擬試験にコンピュータが挑戦するなど、にわかに機械学習に注目が集まっています。機械学習は人工知能やビッグデータ分析において、エンジンとなるアルゴリズムを形成する有力な手段として、近年、各方面からの関心を集めています。
ただし一方で、機械学習は“情報革命”の本命と目されながらも言葉だけが独り歩きし、ビジネスパーソンはもとよりITエンジニアにおいても正しく理解できている人は少ないのではないでしょう。
そこで本講演では、機械学習の原理や分類について、その内容を整理しやさしく解説します。また機械学習を取り巻く現状を明らかにするとともに、職種やポジションごとの「機械学習との付き合い方」について提案します。
【本件に関するお問い合わせ先】
学びing株式会社
担当:斉藤/高橋
電話番号:048-813-8207
e-mail:sales@manabing.jp
お問い合わせにつきましては発表元企業までお願いいたします。