データサイエンス入門者のためのPythonと統計

非専攻者のためのPythonプログラミング

一度知れば一生使えるコーディング技術「パイソン」大攻略集!! 分かりやすい説明No.1！コーディング初心者向け講義

非専門家でも無理なく完走できる【データ分析特化型・基礎Python】講座！ChatGPT活用の基礎もあわせて習得し、データ分析とAI活用の『スタート地点』を作りましょう。データ分析に必須の事前学習から、『データ分析講師』による最適化されたカリキュラムで学ぶため、スピーディーでありながらも深い基礎力を養うことができます。コーディング学習に必要な勇気と自信を育み、今後のデータ分析学習の方向性まで提示します。

データで世界を読む方法: あなただけのデータサイエンスを探索しましょう! 現代のデータサイエンスの核となるツールと技術を深く実用的に探求します。特に、データサイエンスの必須要素であるAnaconda、Numpy、Pandas、そしてScikit-learnを使用して、データを分析し、アルゴリズムを実装する方法を学びます。

コーディングテストを初めて始める方の目の高さに合わせた、問題プールが中心のPythonコーディングテスト講義です。

コーディングテスト [ ALL IN ONE ] ✔️ 講義の一つで終わる

Open APIとPythonを活用して、業務効率を向上させるために必要なスキルとノウハウを学ぶことができます。

ADsP要約本 + 過去問解説。2025年8月46回試験反映！（随時更新！）

コーディングを全く知らなくても、4週間で自分だけのスケジュール管理アプリを作ることができます。AIに「こんなアプリを作って」と伝え、受け取ったコードをSwift Playgroundsに貼り付けるだけで完了。週3回、1日30分ずつ計12回のレッスンで、予定の追加・削除・修正、カテゴリーと通知、フィルターと検索、カレンダービューまで備えた本格的なアプリが完成します。エラーが出ても心配いりません。AIに聞けば直してくれますから。コーディングの勉強ではなく、AIと協業する方法を学ぶチャレンジ、今すぐ始めましょう！

Pythonと世界シェア1位のInteractive Brokers APIを活用して、株式取引の自動化を体系的に学習できます。

完全なエンドツーエンド開発者ジャーニー — FastAPI、React、そしてVibe Coding技術を使用して、超高速API、モダンフロントエンドインターフェース、実際のプロジェクト、認証システム、ダッシュボード、そして完全なデプロイメントを構築する。

実際のデータを扱いながら資料分析への理解を深め、データを分析する基本的な方法を学ぶ。

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

このコースでは、Pythonプログラミングの完全な入門を提供します。基礎の基礎から始めて、徐々により高度なスクリプトの作成や実世界のコーディング課題の解決まで進んでいきます。段階的な説明、実践的な演習、プロジェクトを通じて、このコースはコーディングの旅を始めたい方やPythonの基礎を固めたい方に最適です。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックおよびデータサイエンス技術の基盤技術の一つである、ビッグデータを扱えるNoSQL技術を身につけます。MongoDBはNoSQLの中でも特に習得しやすく、すぐに活用できる技術です。本講義では、短時間でMongoDBの基礎を学び、PythonでMongoDBを操作・活用できる技術まで習得していきます。

一度で身につく線形代数。一度学べば一生、思考の糧となる線形代数の概念を詳しく解説します。単なる概念の説明にとどまらず、実習を通して実際の活用方法まで丁寧にお伝えします。

Pythonでは、並行性/並列性プログラミングを使用してデータを収集し、MongoDBにロードして分析し、モダンなWebフレームワークであるFastAPIを使用して収集したデータを視覚化したWebアプリを開発します。このプロセスでは、コルーチン、マルチスレッド、およびマルチプロセッシングを使用したPythonの並行性/並列性プログラミングを学び、理解し、それを使用してPythonのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。 Pythonの並行性/並列性コードを実務に直接適用するのに役立ちます。開発だけで終了するのではなく、AWSクラウドに実際のアプリをデプロイして運用する方法についてお知らせします。

無限に利益を生み出すアルゴリズム取引ボットを作成して、自動的に実行したいのですが、どこから始めればよいでしょうか?

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

40講義の体系的なカリキュラムを通じて、AIの基礎理論から各アルゴリズムの応用AI技術まで学習します。数学的な直感とRコーディングアルゴリズムの学習および実習を通じて、データ分析、機械学習、およびその応用ツールのアルゴリズムのモデラーを構築し、選択・活用する内容まで、即座に適用可能なAIモデル開発能力を身につけます。