【本番編!!】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】

【本番編!!】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】

この講座を選ぶメリット

• 本番編: 「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」の続きとして、実際にプロが現場で使用するモデルの構築手法を学ぶことができます。
• 初心者も堪能: 機械学習の事前知識は不要で、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ます。
• 実装へのステップアップガイド: Pythonでの実装も紹介し、学習したコンセプトを実データに直ちに適用できるようサポートします。
• 現場での応用: 実際の現場でどのように使うのかを解説し、理論と実装の両方を同時に学ぶことが可能です。
• 環境構築の容易化: DockerとJupyterLabを使った本格データサイエンス環境を簡単に構築できます。Macを使用していますが、Windowsでも問題ありません（Docker環境の設定におけるWindowsのサポートは提供しておりませんが、環境構築手順は講義内で説明します。）

講座の特徴 🎓

• 実際のデータサイエンティストから学ぶ: 米国で働く現役データサイエンティストが教えるため、実務で役立つ知識を身につけましょう。
• 理論と実装のバランス: 機械学習の理論を理解すると同時に、それをPythonで実際のデータに適用する方法を学びます。
• Pythonに基づいた学習: NumpyやPandasなどの必要なPythonスキルを誘導しながら、データサイエンスの実践を体験します。
• DockerとJupyterLabの活用: 本格的なデータサイエンス環境をDockerとJupyterLabで簡単にセットアップし、プロのように作業することが可能です。

講座の構成 📚

本番編: この部分では、前編と後編を受けた前提で、実際のデータサイエンティストの職場で使われる機械学習のモデルとアルゴリズムを学びます。

• 理論の理解: 機械学習の基本的な概念から、各アルゴリズムの特徴と適用範囲を把握します。
• Pythonでの実装: Pythonを使って機械学習モデルを構築し、データに学習させる手順を学びます。
• 現場での応用: 学んだ理論と実装をもとに、実際のビジネス問題にどのように応用するかを学びます。

環境構築の指針: Dockerを使ってローカル環境をセットアップし、Jupyter Notebookを使ってデータサイエンスの作業を行う方法を学びます。

対象者: 初心者から中級者まで、機械学習やPythonに興味がある方々を対象にしています。データサイエンスの世界に足を踏み入れたい、またはデータ分析に関するスキルを高めたいと考えている方は、この講座があなたの理想的な選択肢かもしれません。

この講座では、機械学習の基本から応用までを網羅し、実際のデータサイエンティストとしての技術と知識を身につけることができます。Pythonを使った実装の経験を積み重ね、現場で直面する可能性のある問題に対処できるよう準備しましょう。Let's dive into the world of machine learning together! 🚀💻