【後編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】

【後編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】

はじめに 🎓

※本講座は「米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門」の後編です．先に前編の受講をお願いします．

この講座を通じて学べる内容 📚

• 機械学習の基礎（主に分類とクラスタリング）を学ぶ
  • 理論をPythonで実際のデータに適用し、即実務に適用可能なスキルを身につけます
• 後編では、分類とクラスタリングのアルゴリズムを解説しています
  • 米国で働く現役データサイエンティストから学ぶ
  • 実際の現場でどのように使うのかを解説
  • 機械学習の事前知識は不要
  • 全くの未経験者でも本講座を受講すれば機械学習の基本を理解することができる
  • Pythonでの実装も紹介
  • 学習したことをすぐに実データに適用可能

講座の特徴 ✨

• 現場から学ぶ
  • 米国で働く現役データサイエンティストが教える知見を取り入れています
• 実践的なアプローチ
  • 理論の後に、Pythonを用いた実装の説明が含まれており、実際のデータサイエンティストとしての理解を深めることができます
• 初心者も浅瀰して学べる
  • 機械学習の事前知識は不要で、Pythonの基本から始めることも可能です
• 理論と実装の相乗効果
  • 理論を理解した上で、直面するデータに対して実際に応用できるスキルを身につけます

Pythonの実装講座 🐍

• Pythonの基礎知識とデータサイエンスに必要なPython（NumpyやPandasなど）の知識が必要です
  • Pythonを知らない場合も、理論の部分だけ受講可能です
• 環境構築
  • Macを使って講義を進めます
  • Windowsでも、Dockerを使って簡単な環境構築が可能です（Windowsでのサポットはありません）
• データサイエンス環境
  • DockerとJupyterLabを使った、本格的なデータサイエンスの環境を構築します
  • WindowsでDocker環境を作成する方法も説明しています

この講座を通じて、機械学習の基礎を固め、Pythonで実際のデータに応用する能力を身につけることができます。初心者から中級者まで、幅広い範囲の受講生が目的地に到達することを期待しています。データサイエンティストとしてのキャリアを築き上げたり、新しい分野への挑戦を開始したりする素晫なチャンスです。これからの学びの第一歩を踏み出そうお手伝いします！