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コース

データサイエンスを理解する

初級2 時間

コーディングなしで学ぶデータサイエンス入門。

Python2 時間15 本の動画47 個の演習2,800 XP860K+修了証明書

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コース説明

データサイエンスとは何か、なぜこれほど注目されているのか、そしてハーバード・ビジネス・レビューがなぜ「21世紀で最もセクシーな職業」と評したのか、気になりませんか?この非技術系コースでは、急成長を続けるデータサイエンスの世界を、コードを一切書かずに学ぶことができます。演習を通じて、データサイエンティストのさまざまな役割、A/Bテスト・時系列分析・機械学習といった基礎知識、さらに実際のデータから知識や情報を引き出す方法を見ていきます。基礎的な専門用語を身に付け、需要の高いデータサイエンス分野のスキル獲得の一歩を踏み出しましょう。データサイエンスは、誰もが活用できる分野です。ビデオは、文字起こしすることができます。「サイドパネルを表示」をクリックするとご覧いただけます。コース用語集は、右側のリソースセクションをご参照ください。CPEクレジットを取得するには、コース修了後、アセスメントで70%以上のスコアを取る必要があります。右側に表示されるCPEクレジットをクリックすると、アセスメントを受けることができます。

前提条件

このコースに前提条件はありません

カリキュラム

コース概要

1

データサイエンス入門

まず、データサイエンスとは何かを定義することから始めましょう。データサイエンスのワークフローと、現実世界への応用方法を学びます。章の最後では、データサイエンス分野におけるさまざまな職種についても取り上げます。
2

データの収集と保存

データサイエンスのワークフローを理解したところで、最初のステップである「データの収集と保存」を詳しく見ていきましょう。データの収集源、データの形式、収集後の保存方法、そしてデータパイプラインによるプロセスの自動化について学びます。
3

データの前処理・探索・視覚化

データの前処理は、データサイエンスの根幹をなす工程です。データサイエンティストは業務時間の80%をデータのクレンジングや加工に費やし、実際の分析に充てる時間はわずか20%と言われています。この章では、データの問題を特定する方法や、欠損値・外れ値への対処法を学びます。さらに、データを探索し、分析結果を伝えるための視覚化についても学びましょう。
4

実験と予測

データサイエンスを理解する

コース修了

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