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プログラミング言語

Python プログラミング Step2 ~ AI ライブラリ学習と機械学習実習編 ~ 講座

Python プログラミング Step2 ~ AI ライブラリ学習と機械学習実習編 ~ 講座

  • 中級
  • プログラム言語 中級
チュータ
あり
学習時間
20時間
通常価格 ¥41,800(税込)
通常価格 セール価格 ¥41,800(税込)
セール 売り切れ

※ご返金は、当社が設定した受講開始日から7日以内かつ受講が全体の1/3以内の場合に限ります。  ただし、ご返金にはご負担いただく振込手数料が発生する場合がございます。

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Paythonとは?

Pythonは、高水準で汎用性の高いプログラミング言語で、シンプルで読みやすい構文が特徴です。初心者からプロフェッショナルまで幅広く利用され、学びやすさと豊富なライブラリ群が魅力です。データ分析、人工知能、Web開発、機械学習、ゲーム開発、IoTなど多岐にわたる用途に適しています。動的型付けを採用し、コードの簡潔さを重視しており、作業効率を向上させることが可能です。

Pythonを学ぶことで目指せる職業

  • データサイエンティスト
  • 機械学習エンジニア
  • 自動化エンジニア

Course introduction コース概要

受講期間 6ヵ月(+閲覧期間6ヵ月)
標準学習時間 20時間
学習目標 - 機械学習の基礎概念、データ処理、視覚化、および主要なアルゴリズムの使用方法を理解する。
- Python を使用して機械学習に必要な主要ライブラリ(NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn)について理解する。
- 回帰分析、クラス分類、クラスタリングなどの代表的な分析手法を適用し、データの洞察について理解する。
前提知識 本コースでは Python の基礎文法を学習済みの方向けに、Python を使った機械学習を学習します。以下のコースの事前受講を推奨いたします。
・Python の基礎を学ぶために「Python プログラミング Step1」コースの受講 (同等の知識は必須)
・統計学の基礎や Excel を使ったデータ分析を学ぶための「社会人のための統計学入門」コースの受講 (推奨)
対応デバイス PC・モバイル
チュータ あり

Course Features 講座の特長

担任制チュータ

学習者1人につき、1人の担任制のチュータがつきます。BizLearnのチュータは厳しい審査基準をクリアした、知識・経験ともに豊富な方を採用しています。受講期間中であれば何度でもチャットで質問することが可能です。講座についてはもちろん、学習の進め方などでも相談が可能です。

お申し込みから受講開始までの流れの図

実際に手を動かして学習

各章で、学習した言語を実際に記述する添削課題が多くあります。学習したことをすぐにアウトプットできる場が豊富にあり、知識だけでなく実践力を身に付けることが可能です。課題の添削は担任チュータが行い、正しく動作するかはもちろん、プログラミング内容について指導を受けることが可能です。

お申し込みから受講開始までの流れの図

分かりやすい講義内容

図やアニメーション、講師による講義動画や実際に手を動かすシミュレーションなどが豊富に含まれています。受け身だけではなく、現場のシチュエーションをより意識した学習で高い効果を実現します。

お申し込みから受講開始までの流れの図

確認テスト

各章の中間や終わりに確認テストがあります。学習した内容があいまいでないか、間違った理解をしていないかを確認テストで確認します。間違えた問題は詳しい解説で理解を深めることができます。インプット(レッスン)・アウトプット(確認テスト)の繰り返しにより、理解を定着させます。

お申し込みから受講開始までの流れの図

Course Contents 講座内容

第1章 機械学習

機械学習の概要と、機械学習で使われている手法の概要、学習環境について学習します。

  • レッスン1 機械学習とは
  • レッスン2 データに関する用語
  • レッスン3 機械学習の手法
  • レッスン4 機械学習モデルの構築
  • レッスン5 機械学習の環境
  • レッスン6 Google Colaboratory
  • 第2章 Numpy

    多次元配列を効率良く扱う NumPy ライブラリと統計学の基礎について学習します。

  • レッスン1 Numpy とは
  • レッスン2 平均値
  • レッスン3 中央値
  • レッスン4 最頻値
  • レッスン5 分数
  • レッスン6 標準偏差
  • レッスン7 共分散
  • 第3章 pandas

    データの操作・分析ツールである pandas について学習します。

  • レッスン1 pandas とは
  • レッスン2 Series
  • レッスン3 DataFrame の基本操作1
  • レッスン4 DataFrame の基本操作2
  • レッスン5 DataFrame の基本操作3
  • レッスン6 ndarray(numpy配列)への変換
  • 第4章 Matplotlib

    Matplotlib ライブラリを使用して、DataFrame のデータを可視化する方法を学びます。

  • レッスン1 Matplotlib とは
  • レッスン2 天気データのグラフ化
  • レッスン3 箱ひげ図
  • レッスン4 ヒストグラム
  • レッスン5 散布図、散布図行列
  • レッスン6 ヒートマップ/クラスターマップ
  • レッスン7 行列や2次元データの画像化
  • 第5章 scikit-learn

    scikit-learn の概要と添付データについて学習します。

  • レッスン1 scikit-learnとは
  • レッスン2 サポートするアルゴリズムと機能
  • レッスン3 添付のデータセット
  • レッスン4 カルフォルニア住宅価格データ
  • レッスン5 アヤメの品種データ
  • レッスン6 画像のデータセット
  • 第6章 回帰分析

    機械学習の回帰分析について学習します。

  • レッスン1 回帰分析とは
  • レッスン2 単回帰分析と重回帰分析
  • レッスン3 相関係数
  • レッスン4 回帰分析の手順
  • レッスン5 学習用データの準備
  • レッスン6 単回帰分析の実施と評価
  • レッスン7 重回帰分析の実施と評価
  • 第7章 クラス分類

    機械学習のクラス分類について学習します。

  • レッスン1 クラス分類
  • レッスン2 サポートベクターマシン(SVM)
  • レッスン3 カーネル法
  • レッスン4 クラス分類の手順
  • レッスン5 学習用データの準備
  • レッスン6 クラス分類の実施と評価
  • レッスン7 クラス分類(画像)の実施と評価
  • 第8章 クラスタリング

    機械学習のクラスタリングについて学習します。

  • レッスン1 クラスタリングとは
  • レッスン2 クラスタリングのアルゴリズム
  • レッスン3 クラスタリングの手順
  • レッスン4 ハイパーパラメーター探索
  • レッスン5 前処理とモデルの生成
  • レッスン6 クラスタリングの実施と評価
  • お申し込みから
    受講開始までの流れ
    スムーズに開始 3営業日!

    本ページの「コースを申し込む」ボタンよりお申し込みいただくと、ご入金確認後3営業日でご受講を開始していただけます。

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    ※入金確認は通常お支払いの翌営業日になりますが、お支払い方法によってずれることがあります。

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    FAQ よくあるご質問

    Q.

    開講までの流れを教えてください。

    A.

    入金日翌営業日をご入金確認日としております。開講は、ご入金確認日より3営業日後に受講開始となります。
    ▼入金から開講までの流れ
    入金日翌営業日:当社にて入金を確認し、領収書をメールにてお送りいたします。
    開講日前営業日:ID・PWをメールにてお送りいたします。
    開講日:受講を開始いただけます。
    詳細はこちら

    Q.

    法人での申込は可能ですか。

    A.

    可能です。法人申込での開催実績がございますので、団体でのお申し込みの際は、詳細は以下よりお問い合わせくださいませ。
    お問い合わせはこちら

    Q.

    領収書は発行できるか。

    A.

    "入金日の翌営業日"に当社で入金が確認でき次第、
    「【BizLearn】領収書のご案内 ご注文番号 #●●●●」という件名のメールにて領収書のダウンロードリンクをご案内いたします。

    会員登録をしている場合は、マイページからもダウンロードいただけます。

    Q.

    キャンセルすることはできますか。

    A.

    受講開始日より、7日以内かつコース受講が全体の1/3以上進んでいない場合、キャンセル規定を適用し、料金を全額返金いたします。
    ただし、上記の条件を満たさない場合は、一切の返金をいたしかねますのでご了承ください。
    なお、返金の際のお振込手数料はお客様のご負担とさせていただきます。