Pythonプログラミング Step2 ～AIライブラリ学習と機械学習実習編～
講座について
本講座では、Pythonを活用したデータ分析と機械学習の基本から応用までを体系的に学びます。
データ解析に必要なツールの習得や各種アルゴリズムの理解を深め、実際のビジネス課題に活用できる分析力を養います。
各章では、NumPyやpandas、scikit-learnなどのライブラリを用いた実践的な手法を解説します。
なお、WindowsでGoogle Colaboratoryを用いる前提で学習を進めます。
講座情報
| 標準学習時間 | 25時間 | 受講期間 | 6ヵ月（+閲覧期間6ヵ月） |
|---|---|---|---|
| チュータ | あり | オープンバッジ発行 | あり |
| 対応デバイス | PC、タブレット | 講座形式 | テキスト形式 ※一部動画、スライドあり |
- 機械学習
- Numpy
- pandas
- Matplotlib
- scikit-learn
- 回帰分析
- クラス分類
- クラスタリング
- 機械学習の基礎概念、データ処理、視覚化、および主要なアルゴリズムの使用方法を理解する
- Pythonを使用して機械学習に必要な主要ライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn）について理解する
- 回帰分析、クラス分類、クラスタリングなどの代表的な分析手法を適用し、データの洞察について理解する
本講座ではPythonの基礎文法を学習済みの方向けに、Pythonを使った機械学習を学習します。 以下の講座の事前受講を推奨いたします。
- Pythonの基礎を学ぶために『Pythonプログラミング Step1 ～実践トレーニングで学ぶ基礎文法～』の受講（同等の知識は必須）
- 統計学の基礎やExcelを使ったデータ分析を学ぶための『社会人のための統計学入門 ～Excelで実践！データ分析のファーストステップ～』の受講（推奨）
なし
- 本講座の受講には、課題提出のためにインターネットでファイルを添付し、送信するという基本的な機能が必要です。この機能が制限された環境ではご受講できません
- 本講座では、WindowsでGoogle Colaboratoryを用いる前提で学習を進めます
講座の特長
01
コードを試しながら実践的に学ぶ
講座内のソースコードはそのままコピーして利用可能。実行結果もわかりやすく表示されているため、手を動かしながら効率よくプログラミングを学べます。
02
穴埋め形式で効率よく復習
各章のまとめを穴埋め形式で振り返り、重要なポイントを効率よく復習できます。必要な箇所を確認しながら、学習内容の定着につなげます。
03
チュータによる手厚いサポート
担任制のチュータが、記述式問題の添削や学習アドバイス、質問対応を行います。疑問点を丁寧にフォローし、着実な知識習得を支援します。