コース
ビジネスのためのデータサイエンス
基礎スキルレベル
更新日 2024/08
TheoryData Literacy2 時間14 ビデオ51 演習3,350 XP110K+修了証明書
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ビジネスのためにデータサイエンスを活用する方法を学ぶ
データサイエンスとは何か、そしてそれを活用して組織をどのように強化できるのでしょうか？このコースでは、データチームで必要となるスキルと、組織のニーズに応えるためにそのチームをどのように構成すればよいかを学びます。このコースでは、企業が活用できるデータソースと、そのデータを保存、分析、可視化する方法についても理解を深められます。
データサイエンスのワークフローを理解する
データサイエンスの基礎をビジネス向けに学び、データサイエンスのワークフローと、それを実際の課題にどう適用するかを見ていきます。 データ収集の仕組みも学び、データをどのように取得し、保存できるかを見ていきます。データを分析し、可視化する方法を学ぶ
ダッシュボードやA/Bテストを通じて、データを分析・可視化する方法も学べます。 コースの締めくくりとして、クラスタリング、時系列予測、自然言語処理（NLP）、ディープラーニング、説明可能なAIなど、機械学習の魅力的なトピックを取り上げます。その過程で、データサイエンスのさまざまな実世界での応用について学び、実践的な演習を通じてこれらの概念への理解を深めます。
これは、マネージャー向けのデータサイエンス入門として最適で、この強力なビジネスツールについて学ぶ機会を提供します。
前提条件
このコースに前提条件はありません1
Introduction to Data Science
We'll start the course by defining what data science is. We'll cover the data science workflow, and how data science is applied to real-world business problems. We'll finish the chapter by learning about ways to structure your data team to meet your organization's needs.
2
Data Collection and Storage
Now that we understand the data science workflow, we'll dive deeper into the first step: data collection. We'll learn about the different data sources your company can draw from, and how to store that data once it's collected.
3
Analysis and Visualization
In this chapter, we'll discuss ways to explore and visualize data through dashboards. We'll discuss the elements of a dashboard and how to make a directed request for a dashboard. This chapter will also cover making ad hoc data requests and A/B tests, which are a powerful analytics tool that de-risk decision-making.
4
Prediction
In this final chapter, we'll discuss the buzziest topic in data science: machine learning! We'll cover supervised and unsupervised machine learning, and clustering. Then, we'll move on to special topics in machine learning, including time series prediction, natural language processing, deep learning, and explainable AI!
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