コース
scikit-learn で学ぶ Supervised Learning
- 中級スキルレベル
- 4.6+
- 18.8K
Pythonのscikit-learnを用いて、機械学習のスキルを磨きましょう。このインタラクティブなコースでは、実際のデータセットを活用し、強力な予測を行う方法を学んでいただけます。
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、ブラウザでインタラクティブなエクササイズを使って学んだことを練習しましょう。
コース
Pythonのscikit-learnを用いて、機械学習のスキルを磨きましょう。このインタラクティブなコースでは、実際のデータセットを活用し、強力な予測を行う方法を学んでいただけます。
機械学習
確率・統計
データ操作
コース
PyTorchを使用して、初めてのニューラルネットワークの構築方法、ハイパーパラメータの調整方法、分類問題と回帰問題への取り組み方を学びましょう。
AI
コース
データベース内で利用可能な要素、すなわちテーブル、それらの間の関係性、およびテーブル内に保存されているデータについて、どのように探索するかを学びましょう。
探索的データ分析
コース
Pythonを用いた探索的データ分析(EDA)を通じて、データの探索、可視化、およびそこから知見を抽出する方法について学びましょう。
探索的データ分析
コース
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
ソフトウェア開発
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
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
AI
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
データ準備
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
データ操作
AI
データ操作
確率・統計
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
データエンジニアリング
データ操作
確率・統計
コース
お持ちのスキルを活用して、Power BIのビジュアライゼーションをさらに高めましょう。ダッシュボードを構築するだけでなく、代替データを用いたストーリーテリングの技法を学びましょう。
データの可視化
データエンジニアリング
データエンジニアリング
データ操作
データの可視化
コース
Power BIでの資産のデプロイと保守を学びます。Power BI Serviceのインターフェースやワークスペースなど主要機能を習得します。
データ操作
データエンジニアリング
コース
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
ソフトウェア開発
コース
効率的なコードの書き方を学びましょう。これにより、迅速に実行され、リソースを巧みに割り当て、不要なオーバーヘッドを回避することが可能となります。
ソフトウェア開発
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マスター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たくさんあります。学位や大学での学習などの正式な教育手段に加えて、自分のペースで学習するのに役立つ他の多くのリソースがあります。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が必要です。機械学習とディープラーニングのスキルも役立ちます。
職業的な観点から、ほぼすべての業界がある程度データサイエンスを活用できます。医療機関は病気の検出と治療にデータサイエンスを使用し、金融会社は詐欺の検出と防止に使用しています。あらゆる種類の業界が、推薦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を使用しています。
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ドルを稼ぎ、5つ星中4つ星の満足度評価を得ています。
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実践経験が必要です。
はい、Python、R、SQL、Java、C/C++ などの言語でのコーディング経験が必要です。ただし、比較的シンプルな構文のため、Python プログラミング言語は初心者の間でよく選ばれています。
事前のコーディング経験や数学的背景のない人の場合、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には、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。