受講対象者
- Pythonプログラミング未経験からE資格を目指したい方
- スキルアップAIの機械学習講座に必要なPythonの実技力を身に付けたい方
- 機械学習ライブラリの使い方を理解したい方
- 機械学習エンジニア、データサイエンティストになりたい方
講座のゴール
- scikit-learnを用いて簡単な機械学習モデルを構築できるようになる
- スキルアップAIの機械学習講座に必要なPythonの実技力を身に付ける
講座概要
| 講座名 | 機械学習のためのPython入門講座 |
|---|---|
| 動画時間 | 8時間（全8回） |
| 料金 |
|
|
お申込み期間 |
～2024年12月25日 |
| 動画視聴期間 |
～2024年12月31日 |
| お申込みから学習までの流れ |
お申込み後、1営業日を目処に、メールにて教材一式と動画視聴権を付与させて頂きます |
カリキュラム
DAY1DAY2DAY3DAY4DAY5DAY6DAY7DAY8
DAY1 文法基礎①
- 実行環境の準備
- 機械学習に必要なPython基礎文法
- 変数
- データの型
- 制御文(if, for, while)
- 演習
DAY2 文法基礎②
- 機械学習に必要なPython基礎文法
- 関数
- クラス
- 演習
DAY3 データ整形① – Numpy
- 外部ライブラリの使い方
- Numpyを用いて配列を高速に処理しよう
- 演習
DAY4 データ整形② – Pandas
- Pandasを用いて表形式のデータ構造を操作しよう
- 演習
DAY5 可視化① – Matplotlib
- Matplotlibの基礎事項
- Matplotlibを用いた多様な可視化と可視化の考え方
- 演習
DAY6 可視化② – Seaborn
- Seabornを用いた多様な可視化
- 演習
DAY7 前処理
- データの前処理（欠損値処理・不要データの削除など）
DAY8 機械学習モデルの構築
- scikit-learnを用いた機械学習モデルの構築・評価方法
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
ご案内
PCの推奨動作環境
MacOSX 10.9 以上Windows 8以上（64bit必須）
メモリ4GB以上
※推奨環境に依存する不具合についてはサポートすることができませんので、あらかじめご了承ください。
事前準備
Anaconda3-2019.03をインストール後Jupyter Notebook が正しく起動できることを確認し「Hello World!」を表示できるまでご確認ください。
※事前準備に関するサポートには対応しておりませんので、あらかじめご了承ください。
注意事項
個人の学習目的のみ利用可能です。目的にそぐわないと判断される場合、講座のご提供を拒否・中止させていただく場合がございます。
よくあるご質問
エンジニア経験がなくても大丈夫ですか？
はい。エンジニア経験のない方でもご受講いただける講座です。経験豊富な講師が、受講者のレベルに合わせて丁寧に指導させていただきます。
前提知識はどくれくらい必要ですか？
前提知識は不要です。初学者でも段階的に学習できます。
