Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩 Vol.3 線形代数・PCA【文部科学大臣表彰受賞の博士が指導】

🚀 「Pythonで体系的に学ぶデータサイエンスとAIの初歩」Vol.3 - 線形代数・PCA

🎓 コース概要: PythonでデータサイエンスとAIの世界を探求！この4巻目では、線形代数から主成分分析（PCA）、さらには自然言語処理の基礎まで、初心者が踏むえを緩め方提供します。高校生程度の数学知識で充実しており、新学習指導要領「情報I」「情報II」の内容も網羅しています。

📚 学習内容の概要:

• Vol.1: Pythonの基礎、数と暗号、関数と微分の世界からスタート。
• Vol.2: 確率と統計、ベイズ統計にまでお話し、データサイエンスとAIの基礎を築き上げ。
• Vol.3: 線形代数の理解から始め、主成分分析（PCA）の方法学明まで。自然言語処理の初歩にも携り、ベクトルや行列、固有ベクトルと固有値の魅力を解き明かします。
• Vol.4: ネットワークの基礎知識とブロックチェーンの概念を探求。

✍️ 付属資料:

• 4コース全員にはPDF形式の教材（約100ページ）が付属。
• タイピングが困難な方や時間の制約がある方向に、テンプレートプログラムとサンプルコードを提供しています。

🧮 Vol.3の詳細内容:

1. 線形代数の初歩: ベクトル、行列の基本から線形変換へとステップアップ学ぶ。
2. 主成分分析（PCA）: データの大きな特徴を抽出する方法であり、分散、共分散、基底変換、座標変換の概念を理解。
3. 自然言語処理の初歩: 文字列操作、正規表現、形態素解析、BoW（Bag of Words）、word2vecなど、テキストデータの分析方法を学びます。

🧵 コースの特徴:

• 高校生程度の数学知識で構成されており、初学者も安心して学べる内容です。
• Anaconda環境を使用してJupyter Notebookでプログラミングを実践します。
• 実際に中高生向けのプログラミング教室での実績がある指導者がお手伝いしています。

🤝 このコースを選ぶ理由:

• データサイエンスとAIの基礫を固め、実際の問題に取り組みたい場合。
• 数学や統計学が興味のある方。
• 自然言語処理への興味があり、Pythonでの実装を希望する方。

🌟 指導者紹介: 平山雄三博士：文部科学大臣表彫受賞者で、データサイエンスとAIの教育において多くの知晓と実績を持つ先進的な教師。

📅 始める時は？ 今すぐJupyter NotebookでPythonの世界に足を踏み入れ、データサイエンスとAIの基礎から実践まで学びましょう。あなたの未来のスキルをこれからのステップで構築していきます。