機械学習実践コース
- 講座レベル3
- DX推進スキル標準(DSS-P)
- ITSS+
講座情報
豊富な演習を通して機械学習を用いたデータ分析力と実装力を身につける講座です。
【スケジュール】
1日目
▪イントロダクション
▪プログラミング演習（予習内容の復習）
▪Pandas と Matplotlib によるデータ探索
▪教師あり学習：回帰 Ⅰ - Ⅰ
▪教師あり学習：回帰 Ⅰ- Ⅱ
▪データ前処理の基礎
▪教師あり学習：回帰 Ⅱ
▪演習Ⅰ
2日目
▪イントロダクション
▪演習Ⅰ- 解説
▪教師あり学習：分類
▪分類モデルの評価
▪不均衡データへのアプローチ
▪精度向上のアプローチ
3日目
▪イントロダクション
▪演習Ⅱ
▪演習Ⅱ- 解説
▪教師なし学習
▪総演習
▪総演習- 解説
▪アウトロダクション
【スケジュール】
1日目
▪イントロダクション
▪プログラミング演習（予習内容の復習）
▪Pandas と Matplotlib によるデータ探索
▪教師あり学習：回帰 Ⅰ - Ⅰ
▪教師あり学習：回帰 Ⅰ- Ⅱ
▪データ前処理の基礎
▪教師あり学習：回帰 Ⅱ
▪演習Ⅰ
2日目
▪イントロダクション
▪演習Ⅰ- 解説
▪教師あり学習：分類
▪分類モデルの評価
▪不均衡データへのアプローチ
▪精度向上のアプローチ
3日目
▪イントロダクション
▪演習Ⅱ
▪演習Ⅱ- 解説
▪教師なし学習
▪総演習
▪総演習- 解説
▪アウトロダクション
| 受講料 | 有料 |
|---|---|
| 標準学習時間 | 21時間 |
| 修了証発行 | あり |
| 受講形態 | 完全オンライン制 |
| 団体申込み |
あり |
| 法人請求 |
あり |
受講対象者
・Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方
・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
・実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方
学習できるデジタルスキル・知識
データ分析の基礎と機械学習の実装方法を習得できている状態、ケースに応じた手法を選択し評価指標を用いて判断できている状態、データから課題を見出し解決するためのアプローチを自身で考えられている状態を目指します。
必要となる前提知識
基本情報技術者試験相当のコンピュータ知識、およびプログラミングに関する最低限の知識がある方
