
本コースで学べることの概要が理解できます
Google Colaboratoryを使用するための準備を行います
Google Colaboratoryのコードセルとテキストセルの使い方、それらの違いについて学びます
Pythonでの四則演算方法を学びます
変数の概念と使い方を学びます
リストの概念と使い方を学びます
データ型とは何かを学びます
if文の使い方を学びます
for文の使い方を学びます
Pythonでのライブラリの使用方法を学びます
Pythonの関数の使い方を学びます
本セクションで使用するデータセットについて説明します
本セクションで使用するデータセットをGoogle Colaboratoryにアップロードする方法を学びます。
本セクションで使用するデータセットの内容を解説します
matplotlibを使ったグラフの表示方法を学びます
不要列の削除方法を学びます
文字列を数値に変換する、ラベルエンコードの方法を学びます
データセットを整理して学習に使用するデータを準備します
訓練データとテストデータに分割する方法を学びます
ランダムフォレストのアルゴリズムを使い分類を行います
出来上がった分類モデルの精度を確認します
複数のアルゴリズムによる分析を行い、精度の違いを比較します
本セクションで使用するデータセットについて説明します
本セクションで使用するデータセットをGoogle Colaboratoryにアップロードする方法を学びます。
各カラム(列)の内容を確認します
訓練データとテストデータを準備します
LinearRegressionによる回帰分析方法を学びます
分析結果の確認方法を学びます
作成したモデルの精度を確認する方法を学びます
外れ値とは何かを学びます
外れ値を除去する方法を学びます
条件を絞り込んだ上で分析する方法とその理由を学びます
本セクションで使用するデータセットを準備します
本セクションで使用するデータセットについて説明します
不要列削除方法を学びます
K-Means法によるクラスタ分析方法を学びます
クラスタ別のデータフレームを用意します
クラスタ別グラフの表示方法を学びます
本セクションで使用するデータセットについて説明します
ユーザーID、アイテムIDの説明と確認方法を学びます
rating_matrixの説明とその作成方法を学びます
rating_matrixの説明とその作成方法を学びます
コサイン類似度とは何かを学びます
データセットを使いコサイン類似度を算出します
similarity_matrixとは何かを説明します
similarity_matrixの作成方法を学びます
特定のユーザーにレコメンドするアイテムのIDを取得する方法を学びます
アイテムIDから映画タイトルを取得する方法を学びます
これまでに作成した一連の処理を関数化します
コース概要
数あるUdemyのコースの中から本コースをご覧いただきありがとうございます。
このコースではビジネスの現場で明日から使うことができるデータ分析手法を短時間で効率よく学ぶことができます。
データ分析にはプログラミング言語「Python」を使用します。Pythonが未経験の方もご安心ください、本コースではPythonの基礎知識を学ぶセクションも用意しておりますので、Pythonの基礎とビジネスデータ分析を併せて学習することが可能です。
本コースでは、実際のビジネスで多用される4つのデータ分析手法を学ぶことができます。
プログラミング環境はGoogle が提供している機械学習の研究ツール、Google Colaboratory (Google Colab)を使用します。プログラミング学習を始める上でのハードルの一つである環境構築が不要なため、初学者の方でも安心して学習を進めることができます。
コースのゴール
ビジネスや業務の中にある課題を、データ分析(機械学習)を用いて解決することができる人材になることが本コースのゴールです。
コースのターゲット
データ分析に興味のあるビジネスマン
効率よく短期間で実用的なデータ分析手法を身につけたい方
Pythonを使ったデータ分析に関心のある方
業務にデータ分析を取り入れたいプログラミング初心者の方
機械学習に興味のある非エンジニアの方
本コースを受講する上でプログラミングの経歴や知識は必要ありません。非エンジニアの経営者・マネージャーやIT業界以外の人でもプログラミングの基礎からデータ分析手法までを理解できる内容としました。実践的なデータ分析手法とその活用方法について効率よく学びたい人に最適なコースです。
このコースでわかること
ビジネスの現場で役立つデータ分析手法が身につきます
Pythonの基礎を学ぶことができます
業務課題に合わせたデータ分析方法を学ぶことができます
Pythonを使ったデータ分析方法を学ぶことができます
Google が提供している機械学習の研究ツール、Google Colaboratory (Google Colab)の使い方がわかります
本コースのセクション
・Pythonの基礎
本コースで必要な範囲に絞って、Pythonの基礎を学習します。全くPythonを使用した経験がない方でも理解できるよう、足し算や引き算などの簡単なコードから段階的に学び、理解できるように設計されております。もちろん、既にPythonを使用した経験のある方は本セクションをスキップしていただいても問題ありません。
・社員の離職を予測する(クラス分類問題)
業種や年齢などの社員情報から、その社員が離職する可能性を予測するプログラムを作成します。本セクションで学ぶ手法を使うことで人事評価はもちろんのこと、顧客の商品購入予測や商品の不具合検知など、様々な分類問題に応用が可能です。
・家の値段を予測(回帰問題)
家の広さや築年数などのデータから、その家の値段を予測するプログラムを作成します。本セクションで学ぶ手法を使うことで家の値段以外にも様々な商品価格や数値の予測を行うことが可能になります。
・卸売業者の顧客分析(クラスタリング)
顧客の商品購入データを分析し、顧客を任意のグループに分ける(クラスタリング)プログラムを作成します。このセクションで学ぶ手法を用いることで様々なターゲット分析、ペルソナ分析を行うことが可能になります。
・レコメンド(協調フィルタリング)
複数のユーザーによる複数の映画に対するレビューを分析し、特定のユーザーへのおすすめ映画を出力するレコメンドプログラムを作成します。ECサイトでよく見かける「あなたにおすすめの商品」などのようなレコメンドの仕組みが理解・作成できるようになります。
本コースで得た知識を活かして、皆様のビジネスやプロジェクトが成功することを心より祈っております。
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