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DevelopmentData Science

【世界で37万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜

機械学習・ディープラーニング・人工知能に関するビジネス上の課題を、回帰分析・ニューラルネットワーク・K平均法等を使って解いていきます。python、jupyter、numpy、pandas、tensorflow等のスキルも身に付きます。
Bestseller
Rating: 4.3 out of 54.3 (4,743 ratings)
32,049 students
Created by 365 Careers, 大橋 亮太
Last updated 10/2021
Japanese
Japanese

What you'll learn

  • データサイエンティストになるために必要な一連のツールについて学ぶことができます
  • 統計分析、NumpyやPandasなどを使ったPythonのプログラミング、高度な統計学上の手法、Tableaau、StatsModelとScikitLearnを使った機械学習の実装、TensorFlowを使ったディープラーニングの実装
  • データの前処理の方法
  • 機械学習の背景にある考え方
  • Pythonを使って統計上の分析をする方法
  • Pythonを使った線形回帰とロジスティック回帰分析
  • クラスター分析と因子分析
  • 実生活における実践問題を通じた深い理解
  • TensorFlowをはじめとした、ディープラーニングを進める上で必要とされるツール
  • 過学習・過少学習とその解決方法について
  • 訓練用データ、検証用データ、テストデータの概要と具体的な実装方法について
  • 最先端の機械学習アルゴリズム(Adamなど)の概要と実装方法について
  • 信頼区間や検定など、少し難易度が高い統計上の知識
  • 機械学習の全体像と、それぞれの用語の深い理解
  • 汎用性の高い実装方法について
  • p値やt値といった統計上の指標と回帰分析との関係について
  • バッチ処理の概要と実装方法

Requirements

  • 基礎から学んでいきますので、事前の知識は特に必要ありません
  • コードの実装にあたっては、Anacondaをインストールする必要がありますが、コースの中でインストール方法についてお伝えしています
  • マイクロソフトのエクセル(2003, 2010, 2013, 2016, 又は365が必要です。)

Description

このコースは全世界で130万人を超える受講者を持つ365careersによって公開されている

[The Data Science Course 2020: Complete Data Science Bootcamp] の完全日本語版です。

このコースではオリジナルコースのエッセンスを余すことなく網羅したうえで、

日本語ユーザーが快適に学べるように最適化されたコンテンツをお届けします。


近年世界的に需要の高まりが注目されている職業、それがデータサイエンティストです。

日本も例外ではなく高等教育機関や企業などでもその必要性が声高らかに叫ばれていますが供給が追いついていません。


経済産業省が発表したIT人材需給に関する調査によると、2030年にはデータサイエンス等に携わる先端IT人材の不足数は30万人にのぼるともいわれています。

また、従来の学習方法は受講に数十万円単位でコストがかかったり、拘束時間が長かったりと学習者側の負担は大きなものでした。


このコースはデータサイエンティストを志す人全ての方が、

データサイエンスの世界で活躍するために必要な知識とスキルを、

豊富なアニメーション、具体例、課題を通して自分のペースで確実に身につけれるように設計されています。


更に、この講義を通じて学ぶことによって身につけることができるスキルは、データサイエンスにとどまりません。

例えば、ビジネスにまつわるスキルだけでも、以下のような能力をみにつけることができます。

・ビジネス上の課題を見つける能力

・課題を対処可能な内容に整理する力

・データを定量的に評価する方法

・データを見やすく、直感的に整理する方法

・論理的に物事を考える力

つまり、ビジネスパーソンとして活躍するために必要なスキルをこの講座を通じて身につけることができるのです。


ここで、本講座でご紹介している内容の一部を記載します。

ただ長いだけの講義ではなく、コンテンツがギュッと詰まった講義になっています。


・データサイエンスの全体像

・データサイエンスの言葉の整理

・従来の統計学と機械学習の違い

・従来のデータとビッグデータの違い

・データサイエンスで間違いやすい注意点

・データサイエンスにまつわる職業の整理

・データサイエンスにおいて使われるプログラミング言語とソフトウェアについて

・確率の公式

・期待値について

・事象について

・分布について

・順列について

・集合について

・ベイズの法則について

・様々な確率分布の概要

・ファイナンスと確率の関係

・統計と確率の関係

・データサイエンスと確率の関係

・母集団と標本

・代表値について

・歪度について

・標準偏差と変動係数について

・共分散について

・信頼区間について

・仮説検定について

・帰無仮説と有意水準について

・棄却域と有意水準について

・p値について

・t値について

・pythonの概要

・回帰分析モデルについて

・相関と回帰の違いについて

・分散分析の方法について

・決定係数について

・自由度修正済み決定係数について

・F検定について

・線形回帰で求められる想定・前提について

・ダミー変数の扱いについて

・stats modelの使い方

・seabornの使い方

・フィーチャースケーリングについて

・標準化について

・過学習と過少学習について

・モデルの訓練について

・データセットの分割について

・ロジスティック関数とロジット関数について

・オッズの意味について

・クラスタリングについて

・エルボー法について

・K平均法について

・樹形図について

・ヒートマップについて

・機械学習のイメージと具体例

・MNISTについて

・勾配降下法について

・確率的勾配降下法について

・完成について

・tensorflowを使った実装の進め方について

・活性化関数について

・バックプロパゲーションについて

・ソフトマックス関数の特徴について

・アーリーストッピングについて

・ニューラルネットワークについて

・ディープニューラルネットワークについて

・adamについて

・学習率について

・適応学習率について

・前処理の進め方について

・バイナリエンコーディングとワンホットエンコーディングについて

・データのバランシングについて

・バッチ処理について


上記でも講義で説明している内容の一部です。


本講座を活用し尽くして、更なるスキルアップに役立てて下さい。

Who this course is for:

  • データサイエンティストになりたい方。もしくはその領域について学びたい方
  • データサイエンティストとしてキャリアを築いていきたい方
  • 段階を追って知識を積み上げていくことができるように構成していますので、特に初心者の方にお勧めです

Instructors

365 Careers
Creating opportunities for Business & Finance students
365 Careers
  • 4.6 Instructor Rating
  • 561,999 Reviews
  • 1,928,453 Students
  • 80 Courses

365 Careers is the #1 best-selling provider of business, finance, and data science courses on Udemy. The company’s courses have been taken by more than 1,900,000 students in 210 countries. People working at world-class firms like Apple, PayPal, and Citibank have completed 365 Careers trainings.    

Currently, the 365 focuses on the following topics on Udemy:    1) Finance – Finance fundamentals, Financial modeling in Excel, Valuation, Accounting, Capital budgeting, Financial statement analysis (FSA), Investment banking (IB), Leveraged buyout (LBO), Financial planning and analysis (FP&A), Corporate budgeting, applying Python for Finance, Tesla valuation case study, CFA, ACCA, and CPA

2) Data science – Statistics, Mathematics, Probability, SQL, Python programming, Python for Finance, Business Intelligence, R, Machine Learning, TensorFlow, Tableau, the integration of SQL and Tableau, the integration of SQL, Python, Tableau, Power BI, Credit Risk Modeling, and Credit Analytics, Data literacy, Product Management, Pandas, Numpy, Python Programming, Data Strategy

3) Entrepreneurship – Business Strategy, Management and HR Management, Marketing, Decision Making, Negotiation, and Persuasion, Tesla's Strategy and Marketing

4) Office productivity – Microsoft Excel, PowerPoint, Microsoft Word, and Microsoft Outlook

5) Blockchain for Business

All of our courses are:  

- Pre-scripted  

- Hands-on    

- Laser-focused   

- Engaging   

- Real-life tested   

By choosing 365 Careers, you make sure you will learn from proven experts, who have a passion for teaching, and can take you from beginner to pro in the shortest possible amount of time.  

If you want to become a financial analyst, a data scientist, a business analyst, a data analyst, a business intelligence analyst, a business executive, a finance manager, an FP&A analyst, an investment banker, or an entrepreneur365 Careers’ courses are the perfect place to start. 

大橋 亮太
ITとビジネス
大橋 亮太
  • 4.2 Instructor Rating
  • 9,669 Reviews
  • 52,835 Students
  • 22 Courses

早稲田大学大学院 環境エネルギー専攻修了、三井物産に入社。

2015年に株式会社CODORを設立。


2020年に秀和システム社より「Djangoのツボとコツがゼッタイにわかる本」を出版。

2021年にヒューマンアカデミーPython応用講座の講師を勤めさせて頂きました。


ITの知識にとどまらず、ビジネスで本当に使えるスキルを身につけるための知見を提供することが私のミッションです。


自社開発で得たITの知見と、企業へのコンサルティングを通じて得たビジネスの知見をもとに、本当に使える知識を提供します。


HPからコンサルティングや初回無料面談の申し込みをすることができますので、お気軽にご連絡頂ければと考えております。


また、時間管理術や目標の設定方法など、本質的なスキルをお伝えするセミナーも定期的に開催しております。

週に一回メールマガジンを発行しており、ビジネスパーソンとして活躍するためのスキルを具体例とともにお伝えしています。2022年5月時点では約3000名の方に購読いただいております。


2022年にはASUCODEという本質的なプログラミングスキルをみにつけるためのブートキャンプを開始しました。本質的なITスキルを身につけたいという方はぜひともお問い合わせ頂ければと思います。


これからもお客さまにとって役に立つと思われるサービスの開発・提供を通じてITスキル向上に貢献できればと考えています。


講義を通じてあなたとのご縁が生まれることを楽しみにしています。



詳細なプロフィール


ごあいさつ

神奈川県相模原市で生まれました。

小さいころから人見知りが激しかったようで、母いわく、とても甘えん坊だったとのこと。

大学院の受験を決意する

小学校から大学までは、いわゆる「普通」な感じに生きていきました。

ですが、22歳にしてはじめて人生をまじめに考えるきっかけが生まれました。

それは、「就職活動の失敗」です。

学生時代は商社にいきたいと考えていたのですが「商社は沢山あるんだから1つぐらい受かるだろう」という超楽観的な思考のもと、全く準備をせずに受験。

結果は惨敗。面接にすらたどり着けませんでした。

就職活動に失敗した中で残された選択肢は、同じ大学の大学院に進学するか、留年をするか、他の大学の大学院に進学をするか。

ここで、一つ目の大きな決断をすることになります。

居場所がなくなることを覚悟で、違う大学院を受験

理系の就職の選択肢として安全な道は、教授の推薦を貰って有名なメーカーに就職することです。

同じ研究室の同期も、トヨタ自動車や新日鉄などの名だたる企業に就職していきました。

しかし、私は「研究職には向いていない。自分の人生は自分で切り開くべきだ」と考え、大学院の受験を決意します。

さらに、「有名な研究室では勝ち目は薄い。だから新しくできた研究室をターゲットにしよう。」
と考え、早稲田大学理工学研究科 環境エネルギー専攻 友成研究室の受験を決意します。

この研究室は私が受験した年に新しくできた研究室で、学生は当時一人だけでした。

ちなみに、入学後も同研究室に配属されたのは私だけでした。

商社に受かるために全力を尽くす

大学院の教授には本当にお世話になりました。

研究よりも自分のやりたいことをやりなさい。といって、背中を押してくれたのです。

大学院時代の恩師。本当にお世話になりました。

ですので、大学院時代は就職活動をした記憶が一番強いです。

学部時代に落ちた商社に何としてでも行くんだ!と決意します。

受験時は商社以外はほぼ受験せず、エントリーシートを出した会社の数は10社もなかったと記憶しています。

周囲の仲間が内定を取り出すと、「俺はニートになるのではないか」と強い不安に襲われたことを覚えています。

結果としては、第一志望の会社から内定をもらうことができました。


三井物産に就職。激務の日々が続く

2008年に三井物産に就職。

自分を鍛えようという思いで当時の物産の中で最も厳しいと言われている部署に希望を出します。

その希望は無事に通り、船舶海洋本部に配属となりました。

仕事は想像を超える激務で、毎日12時を過ぎるのは当たり前。濃密な毎日を過ごします。

旧社屋で撮影した写真です

会社で感じた違和感

折角第一志望の会社に入ったにも関わらず、入社2年目で悩み始めます。

それは、「自分が組織の中で働くのは難しい」という思いからでした。

上司とどうしてもうまが合わず、怒られる日々が続く中で、このまま働き続けて良いか疑問を持つようになったのです。

2014年に退職

その後、色々と紆余曲折はあったのですが、2014年に三井物産を退職します。

退職を決めたきっかけは、「最低限のお金がたまった」というもの。

次に何をやるかも決めずに、会社を飛び出したのです。

不動産業をはじめる

起業をしてはじめにたずさわったのが不動産業。

個人でも勝てる市場だと考えたのが背景です。

ですが、思ったような結果は全くでませんでした。

不動産のオーナーにへこへこ営業をするということがどうしてもできなかったのです。

売上も全く上がらず、食事はコンビニのパンだけ。という日もありました。

ちょっと唐突ですが、、起業後によく食べていたヤマザキのチョコチップスティック。
8本入りで100円ちょっとだったと記憶しています。

今まで生きてきた中で、一度だけ恐怖で寝れない日を体験したのですが、それは「お金が無くなること」からくる恐怖でした。

それでも不動産のオーナーにへこへこすることはありませんでした。

自分が持っている価値を提供することに対する対価としてお金を頂きたい。
とずっと思っていたのです。

新しい事業への挑戦

不動産業は自分には向いていない。と思い、自分に合った事業は何なのか模索しはじめます。

自分の過去を振りかえり、3年ぐらい悩み続けたのですが、そこででてきた答えが「IT」でした。

改めて考えてみると、大学時代に一番好きだった授業は「C言語(プログラミング)」であり、更に起業後に自社のHPも自作していることに気が付いたのです。

IT事業が順調に成長する

ITであれば、自分が持っている価値を提供することができ、それに対して対価を頂くことができる。

まさに私にピッタリの仕事でした。

そういった背景もあってか、ITを中心に様々な新規ビジネスが立ち上がっていきました。

これまでの人生で学んだこと

紆余曲折の人生を生きてきましたが、今は毎日楽しく過ごすことができています。

それはひとえに、自分が好きなことで仕事ができているから。

私のまわりを見ていても、つまらなそうに仕事をしている人が沢山います。

それは非常にもったいないこと。

誰もが好きなこと、得意なことを持っているにも関わらず、それに気が付いていないだけなのです。

私の仕事は、あなたが持っている強みを見つけ、それを形にすること。

あなたとのご縁が生まれることを楽しみにしています。

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