データ、AI、クラウドコース

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• 4.7+
• 1,129件のレビュー

連結リスト、スタック、キュー、ハッシュテーブル、グラフなどのデータ構造と、探索・ソートアルゴリズムを学びましょう。

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データエンジニアリングワークフローの実装とスケジューリングの方法について学びましょう。

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PySparkでビッグデータを扱う基礎を学ぶ。

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LLMの仕組みを解説。transformerがテキストモデリングを革新し、生成AIブームを牽引した理由を学びます。

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画像にPyTorchを適用し、ディープラーニングモデルでバウンディングボックス付きの物体検出と画像セグメンテーション生成を行います。

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高度なGit機能を習得し、複雑なマージから大規模プロジェクトの最適化まで、データサイエンスとエンジニアリングの業務を効率化。

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LangGraphフレームワークで新しいエージェント設計パターンを適用し、強力なマルチエージェントシステムを構築します。

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ぜひ学んでみましょう。クラスを作成し、継承とポリモーフィズムを活用してコードを再利用し、最適化する方法を学びます。

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Pythonのテストを習得。手法を学び、チェックを作成し、pytestとunittestでエラーのないコードを保証します。

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PyTorchで学ぶDeep Learning for Textの世界へ。自然言語処理とテキスト生成の新たな可能性を切り開きましょう。

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データエンジニアとアナリティクス向けの実践的なコースで、dbtスキルを次のレベルへ引き上げましょう。

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MLflowで機械学習アプリ開発の複雑さを簡素化する方法を学びます。MLflow Tracking、Projects、Models、Model Registryを探究します。

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強化学習の旅を始めましょう！エージェントが相互作用を通じて環境を解決する方法を学びます。

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このコースでは、最新のMLOpsフレームワークを学び、機械学習モデルのライフサイクルとデプロイを探ります。

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本コースは、時系列データのための特徴量エンジニアリングと機械学習に焦点を当てます。

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descriptors、マルチレベル継承、抽象基底クラスでOOPスキルを強化しましょう。

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FastAPIを使って、AIモデルを支えるAPIを実装し、実務要件に対応する方法を学ぶ。

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PythonでApache Sparkを使い、データのクリーニング手法を学びます。

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Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

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Apache Sparkでデータから予測する方法を学ぶ。決定木、ロジスティック回帰、線形回帰、アンサンブル、パイプラインを使用。

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実践的な現場演習で、dbtを使い生データをクリーンで信頼できるモデルへ変換する方法を学びます。

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テキストから有用な情報を抽出し、機械学習に適した形式へ処理する手法を学びます。

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このインタラクティブなコースでは、Tableauの計算で関数を使う方法と、使うべきタイミングを学べます！

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強力な Deep Reinforcement Learning のアルゴリズムを学び、洗練・最適化手法を含めて実践します。

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Keras と Python で畳み込みニューラルネットワークを構築・学習・評価し、画像解析を習得しましょう。

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• 142件のレビュー

PythonのSQLを使用して、Sparkにおけるデータの操作方法と機械学習の特徴量セットの作成方法を学びましょう。

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本コースでは、ランダム効果を用いた階層モデルの当てはめを学びます。

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次のコーディング面接に備えて、Pythonを学ぼう。

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Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

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Pythonで、推論・行動・実世界の課題解決を行うインテリジェントエージェントの構築方法を学ぶ。