コース
scikit-learn による教師あり学習
- 中級スキルレベル
- 4.8+
- 8,424件のレビュー
Pythonでscikit-learnを使って機械学習スキルを伸ばしましょう。 このインタラクティブなコースで実世界のデータセットを使い、強力な予測の作り方を学びましょう!
機械学習
専門インストラクターによる短い動画を視聴し、ブラウザベースのインタラクティブな練習では、学んだことを実践してみましょう。
または
コース
Pythonでscikit-learnを使って機械学習スキルを伸ばしましょう。 このインタラクティブなコースで実世界のデータセットを使い、強力な予測の作り方を学びましょう!
機械学習
その他
確率・統計
探索的データ分析
データ操作
コース
PyTorchで最初のニューラルネットワークを構築し、ハイパーパラメータを調整して、分類と回帰の問題に取り組む方法を学びます。
AI
探索的データ分析
コース
LangChainでLLM、プロンプト、チェーン、エージェントを用いたAIアプリの構築方法を学びます。
AI
ソフトウェア開発
コース
scikit-learnおよびscipyを用いて、ラベル付けされていないデータセットからクラスタリング、変換、可視化を行い、そこから知見を抽出する方法について学びましょう。
機械学習
コース
PySparkを習得し、ビッグデータを容易に扱えるようになろう。大規模なデータセットを処理し、クエリを実行し、最適化して、強力な分析を実現する方法を学びましょう!
データエンジニアリング
ソフトウェア開発
データ操作
コース
本コースでは、Snowflakeの基本的なアーキテクチャから、高度なSnowSQLテクニックの習得までを学んでいただけます。
データエンジニアリング
コース
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
ソフトウェア開発
データ準備
コース
ピボット変換(解除)、転置、追加、結合といったテーブル操作の方法について学んでいただけます。カスタム列、M言語、および高度なエディターを活用して、より強力な機能を手に入れましょう。
データ操作
コース
Dockerの概要について学び、データ専門家のツールキットにおけるその重要性についてご説明いたします。Dockerコンテナやイメージなどについて学びましょう。
ソフトウェア開発
確率・統計
データエンジニアリング
確率・統計
データエンジニアリング
AI
データ操作
コース
オブジェクト指向プログラミング(OOP)の基礎を学び、独自のクラスとオブジェクトを作成しましょう。
ソフトウェア開発
コース
OpenAI の埋め込みモデルで、セマンティック検索やレコメンドなど高度な AI 応用を実現しましょう。
AI
コース
MLOpsが、ローカルのノートブック上の機械学習モデルを、実際のビジネス価値を生み出す本番環境で稼働するモデルへと進化させる方法をご覧ください。
機械学習
データ操作
コース
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
AI
コース
GitHub Copilotを習得し、文脈に即したコードの理解・作成・改善を実現。カスタマイズとスマート機能で生産性を高めます。
AI
データサイエンスは、データから情報を得ることに焦点を当てた専門分野です。プログラミングスキル、科学的手法、アルゴリズムなどを使用して、データサイエンティストはデータを分析し、実用的な洞察を形成します。
PythonやRなどのプログラミング言語を学び、数学と統計の原理を理解する必要があります。データ分析手法とデータサイエンスツールの知識も不可欠です。データサイエンスを学ぶ方法は数多くあります。学位や大学での学習などの正式なルートに加えて、自分のペースで学習できるリソースも多数揃っています。オンラインコースやチュートリアルに加えて、書籍、動画なども利用できます。
数学と統計の知識に加えて、データサイエンティストにはPython、R、SQLなどの言語でのプログラミングスキルが必要です。さらに、データサイエンスには大規模なデータセットを扱う能力、データ可視化、データラングリング、データベース管理の知識も必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。
ほぼすべての業界でデータサイエンスを職務に活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを活用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。また、すべての業界で、推奨システムの構築や顧客離れの分析など、マーケティングにデータサイエンスが必要です。
はい、データサイエンスは米国および世界で最も急成長している分野の一つです。また、最も高収入のキャリアの一つでもあります。Payscaleのデータによると、経験豊富なデータサイエンティストは米国で平均97,609ドルの収入を得られ、満足度評価では5つ星中、星4つと高水準を示しています。
ここで考慮すべきことがいくつかあります。まず、データサイエンスの学位は競争が激しく、多くの場合、一貫して高い成績が必要です。同様に、データサイエンスに必要なスキルの多くは、多くの学習と忍耐を必要とします。必要な基礎をすべてマスターするには数か月かかる場合があり、エントリーレベルのポジションを確保するには多くの経験が必要です。
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++などでのコーディング経験が必要です。ただし、初心者の間では、構文が比較的シンプルなPythonがプログラミング言語としてよく選ばれています。
事前のコーディング経験や数学的知識のない人の場合、エントリーレベルのデータサイエンティストのレベルに達するのに、通常7〜12か月の集中的な学習が必要です。ただし、データサイエンスの理論的基礎のみを学習しても、真のデータサイエンティストになれるとは限らないことを覚えておくことが重要です。
データサイエンスの基礎をマスターしたら、機械学習、人工知能、ビッグデータ分析、ビジネス分析とインテリジェンス、データマイニングなど、さまざまな分野で専門性を高めることができます。
モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。