강의

멘토링

커뮤니티

レビュー 5 件

平均評価 5.0

67% 受講後に作成

他の受講生の方々がいろんな良い受講評を残されたので、短く受講評を書くと。 複数のオンライン/オフライン講義を経験しましたが、これほどクオリティの高い講義は初めてです。また、ドアや生き物がどんな点を苦労しているのかをよくキャッチするので、簡単に学習ができました。 これまで数多くの質問を残しましたが、答えを2日以上待ってみたことがないほど講師様は講義に情熱を尽くしています。 残念なことをお話したら、1. 学習資料が ipynb ファイルだけでなく pdf や html でも一緒に提供され、 2. 講義の順序と講義資料の順序がマッチングになれば、学習するときにもう少し楽になりそうです。また、前回の講義のように資料を講義ごとに個別に受け取る方法よりは、一度に受け取る方法がより楽なようで、この点は前回の講義より満足でした。 受講を躊躇する方々に残材ミコーディングと一緒に学習すれば後悔することはないと申し上げたいです。もう少し早く残材ミコーディングを知ったら、遠くに戻らなかったはずの個人的な物足りなさがあります。 一日早く人工知能講義もオープンしてほしいです。 いつもありがとうございます。明けましておめでとうございます。

funcoding님의 프로필 이미지
funcoding
インストラクター

こんにちは。明けましておめでとうございます。良い受講評を残してくれてありがとう。講義ファイルに順番を付ければもっといいと思う部分はよく分かります。学習資料をpdfなどで多様なフォーマットで提供する部分は、おそらくそうすればハッキリするという方もいらっしゃいます。 ipynb でいつでも pdf や html に直接変換できますので、この部分はそのように進んでもいいようです。質問回答は事実毎日回答を差し上げましたが、私も現業にいて、休暇も行かなければならないし、やってみると、今のように毎日回答を差し上げるのは現実的に無理があるかもしれません。最大2~3日以内にはそれでも答えを差し上げ、休暇などのやむを得ない事由については公知でもある方式を採用しようと思います。ありがとうございます。

[リニューアル] はじめてのPythonデータ分析 (簡単に!前処理、pandas、可視化全過程を身につける) [データ分析/科学 Part1] のサムネイル
funcoding

·

58 講義

·

4,189 人が受講

割引価格を見る
[リニューアル] はじめてのPythonデータ分析 (簡単に!前処理、pandas、可視化全過程を身につける) [データ分析/科学 Part1] のサムネイル
funcoding

·

58 講義

·

4,189 人が受講