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コース概要
1日目
- Data Science: 概要
- 実践編: Python を始めましょう - 言語の基本機能
- データ サイエンスのライフ サイクル - パート 1
- 実践編: 構造化データの操作 - Pandas ライブラリ
2日目
- データ サイエンスのライフ サイクル - パート 2
- 実践編: 実際のデータを扱う
- データの視覚化
- 実用的な部分: Matplotlib ライブラリ
3日目
- SQL - パート 1
- 実践編: テーブルを含む MySql データベースの作成、データの挿入、簡単なクエリの実行
- SQLパート2
- 実践編: MySql と Python の統合
4日目
- 教師あり学習パート 1
- 実践的な部分: 回帰
- 教師あり学習パート 2
- 実践編: 分類
5日目
- 教師あり学習パート 3
- 実践的な部分: スパム フィルターの構築
- 教師なし学習
- 実践編: K-means を使用した画像のクラスタリング
要求
- 数学と統計の理解 。
- 何らかのプログラミング経験、できればPythonの経験 。
観客
- キャリアチェンジに興味がある方 。
- Data Scienceとデータ分析に興味がある人 。
35 時間