Python & Machine Learningで予測分析を行う。

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️

4.98/5 - 5,200件以上の卒業生のレビュー

Excelは限界に達しています。大きなデータセットを管理するコードと人工知能のパワーを学び、仕事をスピードアップさせましょう。

calendar 2ヶ月
clock 夜間2回/週
calendar オンライン
tag 1690 €
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Pythonと機械学習を学ぶ男女
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
ル・ワゴン生

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次回の日程

1月 13, 2025

空席状況

座席数限定

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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 Python
Jupyter Jupyter
Pandas Pandas
Plotly 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 Scikit-Learn
Machine Learning Machine Learning
PyCaret PyCaret

5h

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 Machine Learning
Facebook Prophet 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

  • あなたご自身のデータ、もしくは、Le Wagonのパートナー企業から提供されるデータケースを扱うことでトレーニング期間に学んだスキルを実践することができます。

このスキルコースについてもっと知りたい方へ

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Coursereport

4.96/5

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Careerkarma

4.9/5

1,279 レビュー
Switchup

4.98/5

2,698 レビュー

Python & Machine Learningのシラバスをダウンロードできます。

私たちのメソッド

データエキスパートから学ぶスキルアップ

熟練した親切な講師陣のもと、実践的なスキルを短期間で習得し、キャリアアップのための強固な基盤を築くことができます。

  • ✔️

    スキルを実際のデータに応用する

  • ✔️

    没頭できる実践的な環境で学ぶ

  • ✔️

    Le Wagonのラーニング・プラットフォームに生涯アクセスできる。

ウェブ開発学生

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著者のタイトル

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よくあるご質問

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ウェブ開発コース

Web 開発ブートキャンプに参加するのに、事前知識は必要ありません。私たちは学生に 3 つのことを期待しています: (非常に) やる気があること、好奇心旺盛であること、社交的であること。このように思われる場合は、すべての選考プロセスを通過していただければ参加していただけます。

データサイエンスコース

データ サイエンス コースでは、プログラミングと数学の基本的な知識が必要です。

  • どのくらいのプログラミングを知る必要がありますか?

データ型と変数、条件、ループ、関数、および配列や辞書などのデータ構造 (一部のプログラミング言語ではハッシュとも呼ばれます) に慣れている必要があります。 Python 以外の言語 (Ruby、JavaScript、C++ など) でこれらのトピックを知っている場合は、適切なプログラミングの前提条件があります。

  • どのくらいの数学を知る必要がありますか?

データ サイエンス コースに参加するには、数学の最低レベルと、高校の科学セクションで説明されている概念に精通している必要があります。関数、その導関数、および線形方程式系に慣れている必要があります。速度に慣れるために、ブートキャンプが開始される前に、これらすべての概念を更新し、線形代数と統計に関するより高度な知識を得るために、いくつかの追加の事前課題が提供されます。

ご心配なく！ アイデアを持っている学生は、ブートキャンプ中にそのアイデアを売り込むよう招待されますが、アイデアを持っていない学生は、彼らとチームを組むことができます。

インターネットに接続できる環境以外は必要ありません。Slackなど頻繁に扱うツールをダウンロードする必要はありますが、その他のツール（eラーニングのプラットフォームやソフトウェア）に関しましては、ブラウザからアクセスすることができます。