募集内容 |
申し込み不要、もしくは当サイト以外で申し込み |
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開催日時 |
2020/09/03(木) 10:00 ~
2020/09/29(火) 18:00 |
募集期間 |
2020/06/24(水) 18:00
〜 |
会場 |
オンライン(一部オンサイトの開催あり) |
イベントの説明
9月開催 DataRobot Universityトレーニングのご案内
【満席/受付終了】9月3日 実運用化トレーニング
機械学習モデルを実業務で活用する方法論と、考慮すべき点について理解を深め、機械学習の運用監視(MLOps)までを体系的に学ぶ1日トレーニング
- 対象者:DataRobotの使い方を習得しているユーザー。基本的なDataRobotの操作(データ投入、モデル作成、予測の実行)は理解頂いている前提でコースを進めます。また、APIを利用するPythonプログラムの実行を行います。
- 参加費:9万円 + 消費税
- 会場 : Zoom
- 定員 : 20名
【満席/受付終了】9月10日-11日 エッセンシャルトレーニング(基礎トレーニング)
DataRobot上で機械学習を使ってビジネス課題を解決する一連のプロセスを、ハンズオントレーニング中心に身につけることができる2日間の集中コース
- 対象者:初心者、今後DataRobotを使って業務に機械学習の導入予定の方。
- 参加費:18万円 + 消費税
- 会場 : Zoom
- 定員 : 25名
【満席/受付終了】9月11日 エッセンシャル for Experts(分析者向け基礎トレーニング)
DataRobotの使い方を中心に、機械学習を使ってビジネス課題を解決する一連のプロセスをハンズオン形式で身につけることができる1日間の集中コース
- 対象者:モデリング経験者向け。既にDataRobotを使って機械学習プロジェクトを5個以上作成された経験がある方。あるいは別ツールやPython/Rで機械学習のモデルを作成した経験はあるがDataRobotを使用した経験はない方。
- 参加費:9万円 + 消費税
- 会場 : Zoom
- 定員 : 12名
- 受講の前提条件としてオンラインコンテンツの事前学習(1時間程)あり
【受付終了】9月24日-25日 エッセンシャルトレーニング(基礎トレーニング)
DataRobot上で機械学習を使ってビジネス課題を解決する一連のプロセスを、ハンズオントレーニング中心に身につけることができる2日間の集中コース
- 対象者:初心者、今後DataRobotを使って業務に機械学習の導入予定の方。
- 参加費:18万円 + 消費税
- 会場 : Zoom
- 定員 : 25名
【受付終了】9月25日 エッセンシャル for Experts(分析者向け基礎トレーニング)
DataRobotの使い方を中心に、機械学習を使ってビジネス課題を解決する一連のプロセスをハンズオン形式で身につけることができる1日間の集中コース
- 対象者:モデリング経験者向け。既にDataRobotを使って機械学習プロジェクトを5個以上作成された経験がある方。あるいは別ツールやPython/Rで機械学習のモデルを作成した経験はあるがDataRobotを使用した経験はない方。
- 参加費:9万円 + 消費税
- 会場 : Zoom
- 定員 : 12名
- 受講の前提条件としてオンラインコンテンツの事前学習(1時間程)あり
【満席/受付終了】9月29日 時系列分析トレーニング
DataRobotの時系列製品(Automated Time Series)を使った時系列モデリングプロセスを学べるコース
- 対象者:エッセンシャルレベルで予測分析の行い方、及びDataRobotの自動機械学習製品の使い方を一通り理解しておられる方。
- 参加費:9万円+ 消費税
- 会場 : Zoom
- 定員 : 20名
お申し込み方法
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DataRobotユーザーの方は代理店の窓口にお申し込み下さい。
-
代理店の窓口がわからない方、その他トレーニングに関するご質問は training-jp@datarobot.com にご連絡下さい。
各トレーニングの内容詳細・タイムスケジュール
エッセンシャル1日目 | エッセンシャル2日目/ エッセンシャルfor Experts |
実運用化 | 時系列分析 | |
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9:30 〜 | 受付開始 | 受付開始 | 受付開始 | 受付開始 |
10:00〜12:00 | ・DataRobotの紹介 ・プロジェクトの課題設定 |
・DataRobotハンズオン(分類問題)Part 1 | ・機械学習プロジェクトの流れ ・システム・アーキテクチャから考える実運用化 |
・時系列モデリング入門 ・時系列モデリングプロセス ・DataRobotを使った時系列モデリング |
12:00〜13:00 | 休憩 | 休憩 | 休憩 | 休憩 |
13:00〜18:00 | ・データの準備 ・モデリング ・モデルの評価と解釈 ・予測モデルのビジネス実装及び保守 |
・DataRobotハンズオン(分類問題)Part 2 ・DataRobotハンズオン&グループ演習 (連続値問題) |
・モデリングフェーズの実運用化 ・予測フェーズの実運用化 ・機械学習モデルの運用の特殊性とMLOps |
・時系列モデルのインサイトを使った精度向上プロセス ・複数時系列モデリング ・時系列モデル精度向上のアドバンストテクニック |
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