日本のデータサイエンストレーニング

本講座はインストラクターが直接指導するライブ形式で日本（オンラインまたは現地開催）となり、事前学習済みモデルの概念を理解し、ゼロからモデルを構築せずに実際の課題解決に活用する方法を知りたい初心者レベルの方々向けです。

講座終了時には受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• 事前学習済みモデルの概念と利点を正しく理解する。
• さまざまな事前学習済みモデルの構造や適用事例を探索する。
• 特定のタスク向けに事前学習済みモデルを微調整する。
• 単純な機械学習プロジェクトにおいて事前学習済みモデルを実装できる。

この講師主導型の実践研修（日本で受講可能：オンラインまたは対面）は、AWS Cloud9を活用して効率的なデータサイエンスワークフローを構築したい中級レベルのデータサイエンティストやアナリスト向けです。

研修の終了時には受講者は以下の能力が身につきます：

• AWS Cloud9上にデータサイエンス環境を構築する。
• Cloud9内でPythonやR、Jupyter Notebookを用いてデータ分析を行う。
• S3やRDS、RedshiftなどのAWSデータサービスとAWS Cloud9を連携させる。
• AWS Cloud9を活用して機械学習モデルの開発および展開を行う。
• クラウド環境下におけるデータ分析・処理ワークフローを最適化する。

本講座はインストラクターによる対面またはオンラインの講習であり、日本で行われます。Apache Airflowを利用してモデルの訓練・検証・デプロイなどの機械学習ワークフローを自動化したい中級レベルの受講者が対象です。

本講座を修了すると、以下のことができるようになります：

• Apache Airflowを機械学習ワークフローの調整用に設定する方法
• データ前処理やモデル訓練、検証の各タスクを自動化する方法
• Airflowと各種機械学習フレームワーク・ツールとの連携手法
• 自動化されたパイプラインを通じて機械学習モデルをデプロイする方法
• 本番環境における機械学習ワークフローを監視・最適化する手法

この講義形式の実践トレーニングは、日本（オンラインまたは対面）で開催され、Google Colabを使ってデータサイエンスの基礎を学びたい初心者のデータサイエンティストやIT専門家向けに構成されています。

受講者は本トレーニングを修了後、以下のスキルを習得できるようになります：

• Google Colabの設定および操作方法を理解する。
• 基本的なPythonコードの記述・実行ができるようになる。
• データセットの読み込みおよび処理方法を習得する。
• Pythonのライブラリを活用して可視化を行えるようになる。

日本（オンラインまたは現地開催）にて実施される本インストラクター主導型講座は、Pythonを活用して機械学習技術を用いて洞察取得や予測作成、データ駆動型意思決定の自動化を行いたい中級レベルのデータアナリスト、開発者、またはデータサイエンス志望者向けに設計されています。

研修終了時には参加者は以下を実現できるようになります：

• 主要な機械学習手法の違いを理解する
• データ前処理技術やモデル評価指標を習得する
• 現実的な課題解決に向けて機械学習アルゴリズムを適用できる
• PythonライブラリおよびJupyterノートブックを用いた実践的開発が可能になる
• 予測・分類・推薦・クラスタリングのためのモデル構築が行える