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[核集] 2025 ビッグデータ分析記事(筆記)_科目 1~2
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専門分野に徹底的に取り組み、唯一の講義! 徹底した出題傾向分析により、各科目の専門家が合格への最速の道を教えてくれます!
入門
Big Data
一部屋で終わり！ビッグデータ分析記事実機作業型
この講義は、ビッグデータアナリティクスの実機を準備する鼻、卵、釘のために作られました。できるだけ圧縮して学習し、試験に合格できるようにお手伝いするだけでなく、進路などを悩む人に軽くコーディングや機械学習などについて触れることができる機会を提供します。
学習した受講者のレビュー
受講後に得られること
Python
機械学習
ビッグデータ分析記事
ビッグブランチ実機
コラブ
鼻、卵、釘にもチャンス
川のひとつでビッグブランチ実機挑戦！
コーディング+機械学習入門
漢方で終わろう！
ちょうど12時間！試験に必要な分だけ学ぶ
Python+機械学習入門
コアルモットガールフレンドを教えるために準備した資料
一人だけ書く惜しくて講義で公開します。
ちょうど必要なだけ、完璧に学びましょう！
2020年末初めて登場して熱い関心を集めているビッグデータ分析記事資格試験！
しかし、コーディングも、機械学習も初めての方には遠い話のように聞こえます。
この講義はまさにそのような人のために作られたデータ/機械学習の入門講義です。
Python（Python）を通じて、鼻、卵、釘が本当に最小限の領域だけを学び、ビッグデータ分析記事実技試験に合格できるようにガイドラインを提示することが目標です。 10時間内外の講義時間中に試験合格という目的を成し遂げるために核心だけを扱いますが、見逃すことなく進行します。
講義を聞くだけでも何度も繰り返し学習が行われるようにカリキュラムを構成しました。
最小限の時間、最小限の努力をかけて完全に内容を熟知して合格してみてください！
ちょうどこれだけ知れば
十分に✅
こんな方に注目してください！
機械学習＆
Pythonコーディング
初めての方
ビッグデータ分析記事
実技試験
受験者
無条件に覚えても
合格する意志、欲は
お持ちの方
時間と費用
大切にしたい
雷雨波
どんな教科書も、記出問題解消もなく過去のビッグデータ分析記事実技に受験して合格しました。試験準備過程で直接感じた様々な課題や環境的制約などを慎重に考慮して作った講義です。コーディングに関する事前知識が全くなかったガールフレンドにフィードバックを受けて講義を構成し、今後皆さんとの質疑応答を通じて補完する予定です。
「本当にこれほど十分でしょうか？」欲しいほど必要な核心を簡潔に扱う講義です。機械的に覚えるだけでも十分に試験に備えて、合格できるようにお手伝いします😊
コア学習ポイント！
- 1️⃣プログラミング言語、Pythonを活用する方法を学びます。
- 2️⃣実際のML / DL学習用によく使われるGoogle Colabを体験してください。
この講義だけ
2つの重要な利点✨
この講義は
シンプルです。
学習者に最小限の学習しか要求しません。言い換えれば、これ以下で学習して合格を自信に値する講義は存在しにくいでしょう。実際の試験と同じ環境（Google Colab）でトレーニングを行い、この試験を準備するレベルにぴったりと進みます。不要なプログラムをインストールしたり、環境設定/試験環境上の制約による不要な学習などはできるだけ排除しました。
この講義は
発展します。
コーディングに関する事前知識が全くないガールフレンドからフィードバックを受け、非専攻者及び入門者の視点にふさわしい難易度と構成で講義を準備しました。また、学習過程で参考になるいくつかの本や問題などをお勧めすることで、試験準備以上の学習条件になる方にも、さらに多様な学習機会を提供いたします。
講義で扱う内容
確認してください📚
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現実的な「サクサク」が可能になるのを手伝ってくれます！
Section 0. Orientation
Colabの使い方と今後の講義の方向性について説明します。
Section 1. Python の基礎
Pythonの基本的な使い方、データ型などについて学びます。
Section 2. Python 文法
Pythonの基本的な文法である条件文、反復文、例外処理などについて学びます。
Section 3. Pandas 基礎
データを扱うためのライブラリであるPandasの基本的な内容を学びます。
Section 4. Pandas 基本
Pandasを使ったデータ操作について学びます。
Section 5. Pandas 中級
Pandasを使ってもう少し難しい問題を解く方法を学びます。 （作業1タイプの一部がここに属します。）
Section 6. Machine Learning 基礎
機械学習の全体的な構造と技術について学びます。
Section 7. Machine Learning 基本
出題の可能性が高い問題を機械学習を通じて解きます。
Section 8. 完璧な実戦コントラスト！
受講生が増えるほど、継続して模擬試験問題を追加する予定です！
この講義を作った
知識共有者は👨🏫
キム・ドンギュ（DQ K）
- 初めて実施されたビッグデータ分析記事2回目実機作業型満点及び最終合格
- 前）スタートアップ自然言語処理ベースのデータサイエンティスト
- 県）企業付設研究所データサイエンティスト／AI研究員
Q&Aをチェックしてください！
Q. 講義はどのように行われますか？
Notion 教材に基づいて行われます。受講者の負担を最小限に抑えるために、講義内で独自の繰り返し学習が行われるようにカリキュラムを構成しました。
Q. 講義教材とは何ですか？
講義教材は、複数のコード、学習書、実際の受験者の後期を参考に私が直接作ったもので、講義が到底見られない方も教材に書かれた注釈と説明だけで学習できるように製作しました。ノッションページの形式で提供されるので、今後も継続して更新される問題を解くことができます。
Q. 受講に関する注意事項（必要な環境、その他の留意事項など）はありますか？
このコースはGoogle Colabで行われるため、Googleアカウントが必要です。他にはColabを実行できるコンピュータならどんな仕様でも構いません。
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
コーディングに初めて接する人
ビッグデータ分析記事実技に見つめたい人
機械学習などについて初めて触れている人
無条件に覚えても合格する意志と欲がある人
落雷で合格したい人
非専攻者
生初
カリキュラム
全体
29件 ∙ (13時間 20分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
8件
4.5
8件の受講レビュー
hgsmile8557050受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
100% 受講後に作成キム・ドンギュ講師、こんにちは。 本講義を通じて今回の4回ビッグデータ分析記事実機で91点（単答型21、作業型1タイプ30、作業型2タイプ40）取得することになり、文を残します。 確かにビッグデータ分析記事取得のための内容でフォーカスが合わせられていると考えられます。 コラボで実習した内容を保存して復習で1～2回ずっと読んだことが繰り返し学習になり、特に実際圧縮コードを基本に自分だけの最適化されたコードを熟達したことが役に立ちました。 講師様、良い講義をたくさんお願いし、さらに繁栄してください。ありがとうございます。
- leadbreak知識共有者
役に立ったのは幸いです。 ファイトしてください！
- lypuppy3726
受講レビュー 16
∙
平均評価 3.9
- kimnooya6764
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
- daon1030
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.0
3
17% 受講後に作成新しいタイプが出ましたが、アップロードされることもなく、画面が大きすぎますが、コードは小さすぎてモニターが大きくても不便です...
- leadbreak知識共有者
レビューありがとうございます〜 3タイプは既存の筆記に取って代わる形で、私が直接試してみた方式ではないので少し慎重です。 本講義が最短時間投入して作業型1、2タイプすべて当たって手書き（現在は3タイプ）は全て間違っても合格しようという趣旨なのでさらにそうです。 講義ではなく講義を通じて概念を理解し、共有したノッションを通じて独自の勉強と復習する部分に特に気になる講義画面の中でコーディングがよく見えない問題は次々と予想できませんでしたが、もう一度検討してみます。 最後に講義を聞いてくれてありがとう、 お試しをよくご覧いただき、後で現業でお会いしましょう〜
- garam6817
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
￥6,883
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