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コース概要
Data Science/AI の概要
- データによる知識の獲得
- 知識の表現
- 価値創造
- Data Science 概要
- AI エコシステムと分析への新しいアプローチ
- 主要技術
Data Science ワークフロー
- クリスプDM
- データの準備
- モデル企画
- モデル構築
- Communication
- 導入
Data Scienceテクノロジー
- Languages プロトタイピングに使用
- Big Data テクノロジー
- 一般的な問題に対するエンドツーエンドのソリューション
- Python 言語の概要
- Python と Spark の統合
AI の Business
- AIエコシステム
- AIの倫理
- ビジネスで AI を推進する方法
データソース
- データの種類
- SQL vs NoSQL
- データストレージ
- データの準備
Data Analysis – 統計的アプローチ
- 確率
- Statistics
- 統計モデリング
- Python を使用したビジネスへの応用
ビジネスにおける機械学習
- 監視ありと監視なし
- Forecasting問題点
- 分類の問題
- クラスタリングの問題
- 異常検知
- レコメンデーションエンジン
- アソシエーションパターンマイニング
- Python 言語を使用して ML の問題を解決する
ディープラーニング
- 従来の ML アルゴリズムが失敗する問題
- Deep Learning で複雑な問題を解決する
- Tensorflow の概要
自然言語処理
データの視覚化
- モデリングによる視覚的なレポート結果
- 視覚化におけるよくある落とし穴
- Python によるデータ視覚化
データから意思決定まで - コミュニケーション
- 影響を与える: データ主導のストーリーテリング
- 影響効果
- Data Science プロジェクトの管理
要求
なし
35 時間
お客様の声 (3)
例と演習
Kamil
コース - Introduction to Data Science and AI using Python
Machine Translated
The course is very interesting being the main focus nowdays
mohamed taher - FAB banak Egypt
コース - Introduction to Data Science and AI (using Python)
Ahmed was very interactive and didn’t mind answering any kind of questions Well presentation and smooth flow of the course