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Jan

14

DataRobot University 1月スケジュール

受講のお申し込みは代理店経由で承ります

Registration info

Description

1月開催 DataRobot Universityトレーニングのご案内

トレーニングのより詳細な情報はこちらを御覧ください

【受付終了】1月14日-15日 AutoML I(基礎レベル、旧エッセンシャルトレーニング)

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:9万円 + 消費税
  • 会場 : Zoom
  • 定員 : 25名

【受付終了】1月19日 MLOps I (旧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

【残席わずか】1月26日 AutoTS I (基礎レベル、旧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

【満席/受付終了】1月28日-29日 AutoML I(基礎レベル、旧エッセンシャルトレーニング)

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:9万円 + 消費税
  • 会場 : Zoom
  • 定員 : 25名

お申し込み方法

  • 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

AutoML I 1日目 AutoML I 2日目 MLOps I AutoTS I
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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MakikoSaito1

MakikoSaito1 published DataRobot University 1月スケジュール.

11/09/2020 14:21

DataRobot University 1月スケジュール を公開しました!

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DataRobot

機械学習の自動化で「より良い予測をより早く」

Number of events 139

Members 1748

開催中

2021/01/14(Thu)

10:00
2021/01/29(Fri) 18:00

Please see the event description for how to join this event.

Registration Period
2020/11/09(Mon) 15:00 〜
2021/01/29(Fri) 00:00

Location

オンライン(一部オンサイトの開催あり)

オンライン(一部オンサイトの開催あり)