技術的に未経験でも参加できますか？

各コース参加前に必要な知識・準備について、こちらをご確認ください：ウェブ開発コース技術的な経験は必要ありません。私たちが求めるのは、モチベーションがあり、好奇心が旺盛で、人と関わることが好きな人です。この条件に当てはまる方は、すぐにお申し込みいただき選考過程に進んでいただけます。データサイエンス＆AIコース基本的なプログラミングと数学の知識が必要です：プログラミング：Python、Ruby、JavaScriptなどの言語で、データ型、条件分岐、ループ、関数、配列、辞書などの基本的な仕組みを理解していることが求められます。数学：高校レベルの関数、微分、線形方程式に慣れていることが必要です。ブートキャンプ開始前には、線形代数や統計の事前学習用リソースを提供しています。不安がある方も、事前にしっかり準備できるのでご安心ください。データアナリティクスコース初心者向けで、特別な技術的な前提知識は必要ありません。テック分野に挑戦したい意欲があれば、どなたでも参加いただけます。データエンジニアリングコースプログラミング、データベース、データインフラの基礎知識があると有利です。データエンジニアには、技術スキルだけでなく、課題を柔軟に解決する力も求められます。このコースでは、実践的なトレーニングを通じて、これらのスキルを基礎から学べるだけでなく、さらに深く掘り下げて習得することができます。

Machine Learning & Python Course

概要

データスキルを次のレベルへ

このスキルコースの修了時には、以下のことができるようになります：

Pythonでデータを操作
可視化とダッシュボードによる結果の共有
最高の機械学習ライブラリを使って結果を予測する

このコースは次のような人に向いています。

大規模なデータセットを管理し、Excelの限界に達している。
データを分析し、結果を予測したい。
データアナリストで、AIの基礎をマスターしたい方

カリキュラム

このPython & Machine Learningコースで学べること

40時間でPythonと機械学習の基礎をマスターし、データを分析して結果を予測する方法を学びます。

15h

データ分析に最も人気のある言語を学ぶ

Explore Python's core fundamentals, essential for effective data exploration, using Jupyter notebooks. Learn data manipulation with Pandas, descriptive statistics, and create interactive visualizations with Plotly. Transform your notebooks into web apps with Voilà and Binder effortlessly.

実際には

Pythonでデータ処理
データ分析のためにデータを変換
インタラクティブなビジュアライゼーションでデータ分析

Tools you will learn:

Python

Jupyter

Pandas

Plotly

10h

最高のビジュアライゼーション・ツールを使いこなす

Understand the key concepts of machine learning and gain insight into the crucial stages of Artificial Intelligence algorithm development. Learn to anticipate and mitigate algorithmic bias, ensuring responsible and ethical AI implementation.

実際には

学習のためのデータを準備する
教師ありモデルを学習させる
共通の特徴を見つけるためのセグメンテーションを行う

Tools you will learn:

Scikit-Learn

Machine Learning

PyCaret

未来を予測する

Use the best Machine Learning libraries, such as Scikit-Learn or PyCaret to respond to several real business cases. Predict quantity, and automatically classify or determine homogeneous groups from your data. Use these techniques to make the best decisions.

実際には

学習用データの前処理手法
その状況に合う最適なアルゴリズムを選択し、定量的に予測する方法
時間データの区切りを特定する方法

Tools you will learn:

Machine Learning

Facebook Prophet

10h

新しく身につけたスキルを生かす

Work on your own data or conduct an end-to-end analysis on one of the cases we've prepared with our partners. Apply the skills and knowledge acquired throughout this training.

実際には