20講座セット イチから学べる～Pythonデータ分析資格講座～

カリキュラム

■講座のはじめに・・23分

講座の全体像を把握し、学習を始める準備をします

■データ分析エンジニアの役割・・1時間10分

データ分析とは何か、そしてなぜPythonがそれに使われるかを理解し、機械学習についての基礎的な知識を確認します

■Pythonと環境 ・・1時間17分

Jupyter Notebookの基本的な使い方を確認し、Pythonの基本構文を復習します

■数式・線形代数・・1時間4分

数学の基礎を理解し、重要語句を確認します

■基礎解析・確率と統計・・1時間23分

微分・積分の意味を理解し、確率と統計の基本的概念の理解と重要語句の確認をします

■Numpy①・・57分

Numpyによる基本的なデータの取り扱い方を、手を動かしながら学びます

■Numpy②　・・54分

Numpyの各機能について、手を動かしながら覚えていきます

■pandas①・・1時間9分

pandasのDataFrameの基本的な使い方を学びましょう

■pandas②・・52分

DataFrameの時系列データ、欠損地処理の基本を学びましょう

■Matplotlib①・・51分

Matplotlibのオブジェクト指向スタイルの描画に慣れましょう

■Matplotlib②・・1時間0分

①で学んだ以外のMatplotlibで描画するグラフと、細かなスタイル変更の方法を学びましょう

■scikit-learn①・・1時間1分

データの前処理、特徴量の正規化、分類モデルの構築について学びましょう

■scikit-learn②・・1時間27分

サポートベクタマシン、決定木、ランダムフォレストなどのアルゴリズムを具体的に使ってみましょう

■scikit-learn③・・1時間3分

モデルの評価方法の基本的な考え方や、ハイパーパラメータの最適化、クラスタリングについて具体的な方法を学びましょう

■スクレイピング・自然言語の処理①・・40分

スクレイピング・自然言語処理についての基本的な内容を手を動かしながら学びましましょう

■自然言語の処理②・画像データ処理・・44分

自然言語処理の極性判断と、画像データの簡単な処理方法を学びましょう

■NumpyとMatplotlib・・49分

NumpyとMatplotlib、この２つのライブラリについて、基本的な使い方や重要語句を復習しましょう

■視覚化と機械学習・・1時間6分

今まで学習してきたことが、具体的にどのように使われているかを知りましょう

■総合演習①・画像データ処理・・57分

知識問題をどれぐらい解けるか測定し、現在の知識の定着度を確認しましょう

■総合演習②・画像データ処理・・1時間17分

中程度の問題を解き、知識の確認をしながら問題の解法について学びましょう

必要な教材/テキスト

• 『みんなのPython[第4版]』　※すでにお持ちの方は不要です
  
• 『Pythonによるあたらしいデータ分析の教科書』　寺田学、辻真吾、鈴木たかのり著　翔泳社

身につくスキル

• 機械学習のコードを書けるようになります
• Pythonを使ったデータ分析の手法が身に付きます
• ビジネス上必要な人工知能の基礎知識が身につきます
• 有名な機械学習ライブラリが扱えるようになります
• 機械学習と関連した簡単な数学の知識が身につきます
• データ分析力と実装力を両方身につけます

こんな方におすすめ

• 丁寧な指導で、確実にスキルを身に付けたい方
• 文系の方、非エンジニアの方
• 効率的に試験に合格したい方
• データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方
• 人工知能、機械学習関連の分厚い書籍に辟易した方
• 分からないことが多く、講師に質問しながら進めたい方
• 数学、プログラミングが人工知能学習の障壁になっている方
• 人工知能の学習を通してPythonプログラミングを身に付けたい方

サポート体制

• 受講期間中、質問し放題
• 無料個別相談での学習計画立案サービスあり
• マイページでの学習進捗機能あり
• メンタリングメール（学習計画をもとにした進捗確認メール配信）

無料体験・無料オンライン個別相談

• 無料体験のお申込みはこちら
• 無料オンライン個別相談のお申込みはこちら