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コース概要
データサイエンス/AI入門
- データを通じた知識獲得
- 知識の表現方法
- 価値創出の仕組み
- データサイエンス概論
- AIエコシステムと新しい分析手法
- 主要な技術群
データサイエンスのワークフロー
- CRISP-DMモデル
- データ準備工程
- モデル設計段階
- モデル構築作業
- 結果のコミュニケーション
- 実環境への展開手順
データサイエンス関連技術
- プロトタイピングに用いられる言語群
- ビッグデータ処理技術
- 一般的な課題に対する包括的な解決策
- Python言語の基礎概要
- Sparkとの連携方法
ビジネスにおけるAI活用
- AIエコシステム概観
- AI利用に伴う倫理的課題
- 企業内でのAI推進手法
データソースの種類と選定
- データの分類方法
- SQLとNoSQLの比較検討
- データ保存の仕組み
- 適切なデータ準備プロセス
統計的手法による分析
- 確率理論の基礎
- 統計学全体像
- 各種統計モデルの適用法
- Pythonを用いたビジネス向け分析事例
実務における機械学習応用
- 教師あり学習と教師なし学習の比較
- 予測問題への対処法
- 分類課題解決技術
- クラスタリング手法の活用
- 異常検出実装方法
- 推薦システム構築事例
- 関連性パターン解析手法
- Pythonによる機械学習課題解決手順
深層学習技術基礎
- 従来の機械学習法で対応困難なケース
- 複雑な課題解決に向けた深層学習活用法
- TensorFlow入門講座内容
自然言語処理技術
データ可視化手法
- モデル分析結果の視覚的表現法
- 可視化実施時の注意点と典型的失敗例
- Pythonによる可視化ツール活用法
データから意思決定へ-コミュニケーション術
- 効果的な説得力:データストーリーの構築法
- 情報伝達の効果性向上策
- プロジェクト管理技術と運用ノウハウ
要求
本講座を受講するための特別な前提条件はありません。
35 時間
お客様の声 (7)
各トピックについてより深く理解するのに、実践的な演習が大いに役立ちます。また、授業を講義で始め、その後実践的な演習を続けていくスタイルは、先に呈示された講義内容と関連付ける上で非常に役立つし、助けになります。
Nazeera Mohamad - Ministry of Science, Technology and Innovation
コース - Introduction to Data Science and AI using Python
機械翻訳
トレーナーの専門知識と学生を引き込む能力
Nikita - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
コース - Introduction to Data Science and AI using Python
機械翻訳
アンニャは素晴らしい知識を持ち、複雑なトピックでも説明できます。
Kasia - EY GLOBAL SERVICES (POLAND) SP Z O O
コース - Introduction to Data Science and AI using Python
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このコースは非常に興味深いもので、現在の主な焦点となっています。
mohamed taher - FAB banak Egypt
コース - Introduction to Data Science and AI (using Python)
機械翻訳
アーメドは非常に積極的に参加し、質問への回答に吝かではありませんでした。 講義の展開がよく、コース全体が滑らかに進みました。
Mohamed Ghowaiba - FAB banak Egypt
コース - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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親切で良い聞き手.. 交互的
Ahmed El Kholy - FAB banak Egypt
コース - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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主題のプレゼンテーション、知識、タイミング
Aly Saleh - FAB banak Egypt
コース - Introduction to Data Science and AI (using Python)
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