トレンドはバイブコーディングとMCP_Cursor AIで始めることです
Masocampus
生成AIの最新トレンド、AIエージェント! 開発業務をすべてこなすCursorと機能を拡張してくれるMCPでリードする方法!
Beginner
cursor, mvp, AI Agent
分析モデル設計プロセスから高度な分析技術まで、 非専攻者もすぐ始まるビッグデータ分析資格証!
分析用の分析モデルの設計
回帰分析から非定型データ分析までカバーするさまざまな分析手法
完璧なコア理論とポイントの整理
タイプ別の投稿問題の解決と解説
本講義はマソキャンパスのビッグデータ分析記事手書きシリーズ段と販売バージョンの3科目コースです。
1科目~4科目及び最新記出変形問題解消まで統合されたオールインワン課程をご希望の場合は、下記の講義を参考にお願いいたします。
ビッグデータ分析記事手書きオールインワン:3週間で終わる完璧な準備https://inf.run/hdGcb
データ時代の進展に伴い、ビッグデータ分析の専門性がさらに重要になっています!
このニーズに応えて、ビッグデータ分析記事の手書き2科目は、データの洗練、分析変数の処理、データ検索の基礎と高度なデータ検索、技術統計、および推論統計まで、幅広い高度な技術を提供します。
このプロセスにより、データ分析の深さを追加し、専門知識を実証することができます!
しかし、ビッグデータの知識や分析のための統計的知識が不足して心配ですか?
マソキャンパスは今回の講義を通じて統計とデータ分析の基礎知識がない方も、ビッグデータ分析記事試験に自信を持って挑戦できる能力を一度に準備できるように構成しました。
今回紹介するビッグデータ分析記事手書き2科目講義では、データの欠測値や異常値処理などのデータ前処理から効果的な分析変数処理法を学びます。また、データ探索では相関分析と基礎統計量抽出を通じてデータを深く理解し、高度なデータ探索技術で非定型データ分析まで取り上げられます。
特に、この科目は技術統計と推論統計を通じてデータを要約し、基本的な統計方法から高度な統計方法を学び、実際のデータから有意な結論を導き出す方法を学習します。
データ科学者、開発者の役割がますます拡大している今日、特にビッグデータ分析は技術市場で頭角を表しています!
しかし、これらの能力はまるで専門家だけの領域であるように感じますか?
今誰でも、あなたはビッグデータと人工知能分析を簡単に始めることができます。
マソキャンパスのビッグデータ分析記事手書き3科目講義はまさにその始まりです!
データサイエンス分野、気になりましたか?
マソキャンパスのビッグデータ分析記事手書き3科目講義は、このニーズを満たすために用意されました。
このレッスンでは、複雑な数学や難しいプログラミングなしでビッグデータ分析の世界を体験する機会を提供します。
今回紹介するビッグデータ分析記事手書き3科目講義では、回帰分析、ロジスティック回帰分析、意思決定木、人工ニューラルネットワーク、KNN、サポートベクターマシンなどの高度な分析技術を包括的に取り上げ、これによりデータ分析の専門性を備えるために必要なすべての知識と技術を提供します。
ビッグデータ分析、遠すぎて難しい分野だと思いましたか?
興味はありますが、専門知識が揃っていないと心配しますか?
マソキャンパスの「ビッグデータ分析記事手書き3科目」の講義とともに、複雑で難しい知識を知らなくてもデータ分析の専門家として生まれ変わることができます。
このレッスンでは、データ中心の未来で重要な役割を果たすことができ、ビッグデータ分析の専門家としての第一歩を踏み出す準備をします。
本講義は、ビッグデータ分析記事手書き3科目全体にわたって多様な高度なデータ分析技術を包括的に取り上げ、データ分析に必要な深化理論を体系的に学ぶことができる過程です。
3科目のビッグデータ分析コア理論をマスターする!
3科目では、複雑なデータパターンを理解し予測するために必要
回帰分析、ロジスティック回帰分析、意思決定木、人工ニューラルネットワークなどの高度な分析技術を簡単かつ興味深く紹介します。
ビッグデータ分析の専門家としての第一歩
この講義では、ビッグデータ分析の技術的な深さを追加したい
非専攻者や初心者が必要な高度な分析知識と統計知識を習得できます。
本当の問題で経験を積む!
コア理論の説明とともに提供される様々な高度な分析技術のため
出費の問題により、実戦感覚を育てることができます。
ビッグデータ分析記事手書き3科目講義を修了したら、
さまざまなデータ分析技術の知識を備えています。
この講義は、すでにデータ分析に基づいている学習者から現職データ分析者まで、
高度なデータ処理技術を習得したいすべてのレベルの学習者に適しています。
分析手順の確立と分析環境の構築
回帰分析とロジスティック回帰分析によるデータ予測能力の向上
非定型データ分析などの高度な分析手法の理解
多様な分析手法の適用によるビッグデータ解析能力の強化
この講義を通じて必要な様々な分析手法を習得し、
ビッグデータ分析の専門家としてのスタートを準備してください。
Q. ビッグデータ分析記事手書き3科目はどのようなテーマを扱いますか?
A. 本講義は分析モデル設計から高度なデータ分析技術まで取り上げます。具体的には、回帰分析、ロジスティック回帰分析、意思決定木、アンサンブルモデル、KNN、サポートベクターマシン、人工ニューラルネットワーク、時系列分析などの内容が含まれます。
Q. 講義を受講するための要件または必要条件はありますか?
A. この講義は理論と問題解決に焦点を当てています。したがって、特別な要件はありませんが、講義内容に従うことができる基本的なデータ分析および統計知識があれば、より効果的に学習できます。手書きツールやノートブックなどの講義ノートを整理できるツールを用意することをお勧めします。
Q. 非専攻者やデータ分析初心者もこの講義を受講できますか?
A. はい、可能です。たとえ高度な技法を扱いますが、講義は基本概念からじっくり説明するため、非専攻者や分析初心者も十分に追従できるように設計されています。
実習中心の講義ですので、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターや余分な機器を一緒に用意していただくと良いでしょう。
また、Windows OSベースで実習が行われますので、 Windows環境での講義の受講をお勧めします。
講義の教案と実習ファイルは<00。教材ダウンロードセンター>セクションに存在します。
学習対象は
誰でしょう?
短期間でビッグデータ分析資格取得を目指す方
ビッグデータ分析の知識を得たい人
データ分析に興味がありますが、難易度のためにお悩みの方
非専攻者がIT業界に入社/職務転換/リスキルを夢見る方
7,027
受講生
857
受講レビュー
96
回答
4.7
講座評価
85
講座
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
全体
54件 ∙ (9時間 25分)
講座資料(こうぎしりょう):
2. 分析モデル選定
17:13
3. 分析モデル構築手順
06:22
4. 過去問改変問題
09:53
5. 分析ツール選定
04:57
6. データ分割
15:12
7. 変形問題
04:11
8. 回帰分析の概念
10:50
9. 回帰モデルの仮定
14:01
10. 過去問改変問題
07:09
11. 回帰モデルの検定 1
04:04
12. 回帰モデルの検定 2
13:44
13. 回帰モデルの解釈
12:37
14. 回帰モデルの分散分析
05:43
15. 過去問改変問題
09:35
16. 最適回帰方程式選択
11:06
17. 罰則付き回帰分析
13:15
18. 過去問変形問題
03:41
19. ロジスティック回帰分析の概念
21:48
20. ロジスティック回帰分析の解釈
07:50
21. 過去問変形問題
08:32
22. 決定木の概念
11:31
23. 決定木の解釈
09:32
24. 過去問改変問題
04:01
25. アンサンブル分析
17:13
26. 過去問変形問題
07:16
27. KNN
06:09
28. サポートベクターマシン
11:21
29. ニューラルネットワークの概念
19:51
30. 活性化関数
13:47
31. ニューラルネットワークの学習
16:34
32. 人工神経網の長所と短所
11:56
33. 過去問改変問題
14:25
34. ディープラーニング
11:28
35. CNN
10:41
36. 過去問変形問題
03:36
37. 関連分析の概念
12:21
38. Apriori アルゴリズム
12:51
39. クラスター分析の概念
17:28
40. K平均クラスター分析
14:03
41. その他クラスター分析
07:56
42. 過去問変形問題
02:55
43. 自己組織化マップ
08:13
44. 時系列分析
10:53
45. 時系列モデル
18:55
46. 過去問改題
04:22
47. 質的データ分析-1
15:14
48. カテゴリーデータ分析-2
09:40
49. 過去問変形問題
04:50
50. ノンパラメトリック統計
13:31
51. ベイズ的手法
13:39
52. 過去問改変問題
05:25
53. 非構造化データ分析1
18:16
54. 非構造化データ分析 2
03:44
全体
2件
¥5,862
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