

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 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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FAQ よくあるご質問
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Q.
開講までの流れを教えてください。
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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
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