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【AI研究者が解説】データサイエンス入門 - PythonとAIで学ぶデータ分析の基礎から応用
16 students
【AI研究者が解説】データサイエンス入門 - PythonとAIで学ぶデータ分析の基礎から応用
Google Colabで学ぶデータ分析の実践力。統計からディープラーニングまで、データの分析手法とAIモデルの実装を網羅的に解説
Created byふてぶてしい猫 のプログラミング教室
Last updated 5/2025
Japanese
What you'll learn
- Pythonを使用したデータ前処理から高度な分析手法まで、実践的なデータサイエンススキルを習得。Pandas、NumPy、Scikit-learnなどの主要ライブラリを使いこなし、ビジネスデータの分析ができるようになります。
- 統計的分析から機械学習モデルの構築まで、データに基づく意思決定手法を体系的に学習。実際のビジネスケースを用いて、問題解決のための分析アプローチを身につけます。
- Google Colaboratoryを活用した効率的な分析環境の構築方法を習得。大規模データの処理から視覚化まで、クラウド環境を活用した実践的なデータ分析スキルを身につけます。
- 機械学習モデルの評価指標や最適化手法を理解し、モデルの性能向上に必要な技術を習得。さらに、分析結果の効果的な可視化とビジネス提案への活用方法を学びます。
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Course content
8 sections • 80 lectures • 5h 42m total length
Requirements
- プログラミングの基礎知識（PythonやそれCのプログラミング言語の基本的な理解）
- 基礎的な数学の知識（高校数学レベルの統計、確率の理解）
- Googleアカウント（Google Colaboratoryを使用するため）
- データ分析に対する興味と学習意欲
Description
「データサイエンスって難しそう...」「AI開発は専門家だけのもの？」そんな不安を抱えていませんか？
本コースでは、プログラミング初心者でも理解できるよう、データサイエンスとAIの基礎から実践的なスキルまでを段階的に学んでいきます。
【このコースで学べること】
- Google Colabを使った実践的な環境構築
- NumPy/Pandasによるデータ操作の基礎
- matplotlib/Seaborn/Plotlyを使った魅力的なデータ可視化
- Webスクレイピングによる自動データ収集
- 実務で必須のデータ前処理テクニック
- 統計分析から機械学習、ディープラーニングまでの基本概念と実装
特徴的なのは、単なる理論解説ではなく、実際のデータ（Titanicデータセットなど）を使った分析や、小説『羅生門』のテキスト分析など、実践的なプロジェクトを通じて学べること。また、AIの歴史や技術の背景も解説するので、「なぜ」を理解しながら学習できます。
【こんな方におすすめ】
- データサイエンスやAIの基礎を体系的に学びたい方
- プログラミング初心者でもAI技術に挑戦したい方
- 理論だけでなく実践的なスキルを身につけたい方
- 自分でデータ分析からモデル構築までできるようになりたい方
80のレクチャーを通じて、NumPyの基礎からCNNモデルの構築まで、データサイエンスとAIの全体像を把握できるカリキュラム構成になっています。
プログラミングが初めての方でも安心して学べるよう、基本的な操作から丁寧に解説。データサイエンスの力を身につけて、あなたのキャリアに新たな可能性を広げましょう！
Who this course is for:
- データ分析やAIの実務への活用方法を体系的に学びたいビジネスパーソン
- マーケティング、営業、経営企画などでデータドリブンな意思決定を行いたい方
- データサイエンティストやAIエンジニアを目指す方
- 自社のデータを活用して業務改善や新規サービス開発を行いたい方