講座概要
機械学習の基礎から活用まで体系的に学ぶ
本講座では、機械学習の基本的な考え方から、分類・回帰といった代表的な手法、モデルの評価方法、特徴量の分析手法について学習します。機械学習の一連の流れと基本的な仕組みを理解することを目的とします。
| 研修コード | 10-4 |
|---|---|
| 日数 | 1 |
| 最小開講人数 | 4人（定員20名） |
| 受講料（概算） | 25,000円/人(税抜) →県補助金適用で 6,250円/人(税抜) |
| 開講日（予定） | 2026年9月16日〜2026年9月16日 |
| 想定対象者 | ビジネスアナリスト、ITエンジニア、新入社員、若手社員、中堅社員、新人エンジニア、IT部門、リスキリング |
| 開催場所 | 熊本ソフトウェア株式会社 |
講座詳細・補足事項
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【県補助金対象講座】 対面形式
データ分類・数値予測から要因分析まで！
『Pythonで学ぶ 機械学習の基礎実践講座』
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機械学習の基本概念から、分類・予測、さらにビジネスで役立つ要因分析までを1日でマスター！
「機械学習で何ができるのか仕組みから理解したい」
「売上予測やデータ分類、成果を左右する要因の分析を自動化・高度化したい」
そんな方のための、基礎から実践までを網羅した体験型講座です。
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◆ 本講座のポイント
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【1】機械学習の全体像と仕組みを網羅！
教師あり学習・教師なし学習の違いから、開発・運用の基本の流れを理解。
【2】実務に直結する分類と数値予測！
スパム判定などの分類問題や売上予測などの回帰分析、モデル評価方法を習得。
【3】アルゴリズムを活用した要因分析！
決定木やランダムフォレストを用い、特徴量の重要度からビジネスの要因を探索。
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◆ カリキュラム
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■ 機械学習入門
├ 機械学習の基礎概念と活用事例
├ 教師あり学習と教師なし学習の違い
└ 機械学習の基本的な流れ（前処理・学習・評価）
■ データ分類と数値予測
├ 分類問題の基礎（例：スパムメール判定など）
├ 回帰分析による数値予測（例：売上予測など）
└ 機械学習モデルの評価方法
■ 機械学習による要因分析
├ 特徴量の重要度分析
└ 決定木（Decision Tree）とランダムフォレスト（Random Forest）
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◆ 開催概要
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【日 時】 2026年 9月16日（水） 10:00 〜 17:00（休憩 12:00〜13:00 / 計6時間）
【形 式】 対面形式
【特 記事項】
※実践演習を多く取り入れ、実際に業務で使えるスキルを身につけます。
※カリキュラムは一部変更もしくは前後する可能性があります
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◆ 県リスキリング補助金のご案内
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熊本県リスキリング応援補助金(75%補助)活用のご案内
https://www.kmt-ics.co.jp/news/1321/ こちらからご確認ください。
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◆ 助成金のご案内（人材開発支援助成金）
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本講座は、厚生労働省の「人材開発支援助成金」に対応しております。
申請をご検討の場合は、お早めに詳細をお問い合わせください。
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▼ お問い合わせ・お申し込みは下記フォームよりお願いいたします
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講座の組み合わせについて
他の講座との組み合わせによって更に理解度を深める組み合わせ（カスタマイズ研修）もご提案可能です。
お問い合わせフォームの備考欄にご記入ください。
講座へのお申し込み
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