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大学でのデータマイニング講座開始

こんにちは、KSKアナリティクス広報担当の黒岩です。
4月になり、新入社員や新しい学生さんの姿を街中で見かけるようになりましたね。

新しい期に入り、弊社 ビジネス推進部部長の高木が青山学院大学の臨時講師として「データマイニング」講義を担当することになりました。
昨日がその第一回目の講義で、なんと90人を超える生徒さんが授業に出席されたとのことです。

初回の講義はテクノロジーとデータによる産業構造の変化について触れながら
これから学生の皆さんに行っていただくデータマイニング(機械学習)、ディープラーニングの基本的な考え方などをレクチャーしました。

授業終了後には、データアナリストになりたいんですけれどどうやってなったらいいですか?と
積極的に質問に来られる熱心な学生さんもいらっしゃたようで、先々が楽しみですね。

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そして、大学だけではなく各企業様からも勉強会やセミナー、社内研修に関するご相談も増えてきています。
無料セミナーも随時開催しておりますが、各企業様に赴いての研修会についてもお気軽にご相談ください。

・統計学入門
・RapidMiner機械学習入門
・IoTデータ分析

などの教育プログラムを提供しています。
→「データ分析教育・分析者育成支援」サービス

また先日、森本のBlogでもご紹介させていただきましたが、
データ分析人材のスキル定義や人事制度に関するご支援もさせていただいています。
→CEO BLOG「データ分析&人事制度」

 

どうぞよろしくお願いいたします。

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↑きれいで広々した青学のキャンパス!
今度は潜入レポートをお届けしたいと思います!

$$ \begin{aligned} \newcommand\argmin{\mathop{\rm arg~min}\limits} \boldsymbol{\beta}_{\text{ridge}} & = \argmin_{\boldsymbol{\beta} \in \mathcal{R^p}} \biggl[ ||\boldsymbol{y}-\boldsymbol{X\beta}||^2 + \lambda ||\boldsymbol{\beta}||^2 \biggr] \\ & = (\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{X} + \lambda\boldsymbol{I_{p+1}})^{-1}\boldsymbol{X}^T\boldsymbol{y} \end{aligned} $$
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