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データ分析手法講座
データ分析手法講座のうち、第2章の一部が視聴できます。受講に迷っている方は、無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約1時間相当）
- 第2章 多変量データ分析
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- 実務の場面で頻繁に利用されるデータ分析手法の内容
- Pythonを用いた各種分析手法の実装方法
受講に必要なスキル・前提知識
必須スキル
- 統計検定3級®レベルの統計学の知識（平均、分散、相関係数、ヒストグラムなど）
- Pythonの基礎的な文法と主要なライブラリに関する知識 (機械学習のためのPython入門講座 修了相当)
推奨スキル
- 機械学習アルゴリズムの基礎知識＋実装経験 (現場で使える機械学習・データ分析基礎講座 修了相当)
講座の特長
- 購買データ、時系列データ、ネットワークデータ、テキストデータなど様々なデータに対する代表的な分析手法を学ぶことができる
- 合同発表会でデータ分析の実務経験が豊富な講師から自身の成果発表に対するフィードバックを直接受けられる
こんな方におすすめ
- 分析手法の内容と Pythonによる実装方法を学び、直ぐに実務作業に取り掛かれるようにしたい方
- Pythonの基礎文法、NumPyやPandas、matplotlibなどのデータ操作ライブラリを習得後、具体的なデータ分析手法を学びたい方
開催日程
オンライン講座
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
合同発表会
- ライブ配信にて、課題の発表やそれに対するフィードバック、質疑応答などを行います。
- 参加は任意です。
- 開催日程については、参加をご希望される方にご連絡させていただきます。
講師紹介
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東京工業大学情報理工学院修了。大学院時代は数理モデリングの手法を用いた脳神経科学の研究に携わる。 大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・運用業務に従事した後、個人事業主として独立。現在SkillUpAI講師と並行し、MoneyForwardLab特別研究員として金融系データの解析業務を行う。2018年、ショウジョウバエ大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞。
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ご案内
PCの動作環境
- MacOSX 10.9 以上（教材として提供するNotebookの一部に、M1 MacまたはM2 Macに対応していないものがあります。詳細はお問い合わせください。）
- Windows 10 以上（64bit必須）
- メモリ8GB 以上必須
事前準備
提供する資料に従ってAnaconda（もしくはminiconda）のインストール及び仮想環境の作成をお願い致します。
仮想環境構築後、notebookフォルダ内部のipynbファイルを実行して頂き、全て正常に動作すれば開発環境は整っています。
特に、社用のパソコンなどでアクセス制限のあるインターネット回線をご利用の方は、インストール作業を問題なく行えることを事前にご確認ください。ご不明な点がございましたら、事前にご連絡ください。
