実践データサイエンス&機械学習 with Python -統計学の基礎からビッグデータまで-

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Description: Amazonで長年レコメンドシステムの開発に携わった、Frank Kaneが教えるデータサイエンスと機械学習のコースです。Pythonを用いて統計学を基礎から学び、商品のレコメンドシステムや、簡易な検索エンジン、スパムメールのフィルタなどの構築も実際に行います。データサイエンスと機械学習は、今最も学ぶに値する技術の一つです。調査会社Glassdoorの発表によると、データサイエンティストは最も収入の高い職業のひとつで、全米平均で一人あたり$ 120,000の年収を得ているとのことです。また、データサイエンスを学ぶことは、巨大なデータの活用がビジネスの成否を左右する現代において、様々な局面であなたの力になります。このコースは、基本的なプログラミングやコーディングのスキル、高校以上の数学の知識をお持ちの人が対象です。Tech業界で実際に使われているデータサイエンスのスキルを身につけ、データサイエンティストとしての即戦力を身につけられます。コースは全体で9時間、68のレクチャーからなり、実践的な学び方を重視しています。また、参考となるPythonのソースコードも活用いただけます。Frank KaneのAmazonやインターネット・ムービー・データベース(IMDB)における9年間の経験をもとに、データサイエンティストの現場の実情を交えながらお話します。このコースで扱うトピックは、最先端のtech企業が実際に求人情報に出している、データサイエンティスト採用の要件をベースにしています。機械学習とデータマイニングにおいて、実際の企業が求めているスキルをカバーします。回帰分析K平均法主成分分析訓練/テストと交差検定ベイズ法決定木とランダムフォレスト多変数回帰マルチレベルモデルサポートベクターマシン強化学習協調フィルタリングK近傍法バイアス/バリアンスのトレードオフアンサンブル学習TF-IDF実験計画法およびA / Bテストそして、Apache Sparkでの機械学習についてのセクションでは、上記のスキルをビッグデータ分析でも扱えるようになります。 Pythonを初めて学ぶかた向けには、短期集中でPythonを学べるセクションを用意しています。少しプログラミングの経験があるかたならば、比較的容易に身につけることができるはずです。このコースでは、Microsoft WindowsベースのPCでセットアップをしていきます。サンプルコードは、MacOSやLinux上でも実行可能ですが、OS固有のサポートを提供できないことはあらかじめご了承ください。それぞれの分析手法について難しい数学用語や専門用語を避け、なるべく平易な言葉で説明を行います。また、コース内ではPythonを使ってデモを行いますが、同じソースコードを使って、ご自身のPCで実証をしていただけます。また、今後のための参考資料も用意しています。次のキャリアを模索しているプログラマの方や、tech業界への転職をお考えのデータ・アナリストの方、実際のデータサイエンティスが業務で使っているテクニックを身につけてみませんか。また、データサイエンスの知識を実際の業務に活かしたい方、人工知能や
Category: Development > Data Science > Python
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Source: Impact
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