Course
機械学習実践コース（eラーニング）
対象者
・Python・機械学習を学びたいが、何から始めればいいのかわからない方 ・データサイエンティストとしてデータ分析力と実装力を両方身につけたい方 ・実データに対してのアプローチを体系的に学び、問題解決能力を高めたい方
Value
研修の特徴
Python の基礎から機械学習アルゴリズムを実装するために必要なプロセスを体系的に習得できます。豊富な演習を通してデータ分析力と実装力を身につけたい方におすすめです。
Goal
研修の到達点
データ分析の基礎と機械学習の実装⽅法を習得できている状態 ケースに応じた⼿法を選択し、評価指標を⽤いて判断できている状態 データから課題を⾒出し、解決するためのアプローチを⾃⾝で考えられている状態
Time Schedule
スケジュール
| 約 5 時間 | ▪Python の基礎 ・イントロダクション ・環境構築 ・Python の基礎 ・Pandas と Matplotlib の基礎 ▪教師あり学習（回帰） ・重回帰分析の復習 ・重回帰分析の実装 ・線形回帰の過学習を抑制する手法(Ridge, Lasso) ・相関関係と多重共線性問題 ▪データの前処理 ・データの確認 ・重複行の確認 ・欠損値処理 ・カテゴリカル変数処理 ・重回帰分析の実装 ・特徴量エンジニアリング ・外れ値除去 ▪教師あり学習（分類） ・決定木の実装で分類の全体像を理解 ・代表的な分類のアルゴリズム ・分類の評価方法 ・Scikit-learn で評価指標の確認 ・不均衡データへのアプローチ ▪ハイパーパラメータの調整 ・ハイパーパラメータの概要と交差検証 ・ハイパーパラメータの調整方法 ▪教師なし学習 ・主成分分析 (Principal Component Analysis) ・k- 平均法 (k-means) |
コースのお申込みやお問い合わせはこちら
