受講対象者
- Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方
- 前提知識
- 「Pythonによるデータアナリティクス 可視化・解釈編」または「Pythonによるデータアナリティクス ～Step1 可視化・解釈編～」コースを受講済み、あるいは同程度の知識があること。具体的には、Jupyter NotebookまたはJupyter Labの基本的な操作ができ、Pythonの「Pandas」「matplotlib」ライブラリを、マニュアルを参照しながら実装できること。
コース内容
到達目標
本コース修了後、次の事項ができることを目標としています。
- １．代表的な機械学習の各手法の違いと特長を説明できる。
- ２．代表的な機械学習ライブラリの特徴と使い方を説明できる。
- ３．代表的な機械学習のライブラリを適用し、学習モデルの解釈や評価ができる。
修了・合格基準
学習進捗率100％であること
開催スケジュール
| 日程（開講日） |
|---|
| 2025/03/07 2025/03/14 2025/03/21 2025/03/28 |
注意事項
- 本コースでは、数学的なアルゴリズムは扱いません。
- 本コースは、Web教材での学習に加え、クラウド環境を利用した実習環境で実際に操作をして学習します。
- 「Pythonによる機械学習システム構築入門～学習モデル作成からAPI化～」（UBU26L）または「Pythonによるデータアナリティクス ～Step2 機械学習基礎編(分類・回帰)～」（UBU64L）コースを受講済みの方は、内容が重複するため、受講の必要はありません。
動作環境
OS×ブラウザ：Microsoft Windows 10・11×Microsoft Edge・Google Chrome 音声：あり 音声のテキスト：あり
このコースを受けた人はこんなコースを受けています。
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- データ利活用
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UOL46B
【オンデマンド実習】Pythonによるデータアナリティクス 機械学習応用編(データ加工)
- #データ利活用
- #データサイエンス
- レベル： 応用・実践
- 学習期間： 4週間
- 標準学習時間： 12時間
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