Orangeを活用したノーコードAIデータ分析 - Lv.2 データ前処理と視覚化

データの前処理から可視化まで一度に! コーディングもエクセルもなしで、簡単に高度なスキルを習得!

16名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 無制限

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受講後に得られること

  • ノーコーディングAIデータ分析ツール「Orange」を活用したデータ前処理手法

  • データクレンジングと欠損値の処理方法

  • データ変換、エンコーディング、スケーリング技術

  • データ視覚化の手法とグリッドの設定方法

本講義は、マソキャンパスの「Orangeを活用したコーディングなしのAIデータ分析」シリーズ

単体販売版Lv.2コースです。

Lv.0~Lv.4まで統合されたオールインワンOrangeデータ分析コースをご希望の場合は、以下の講義を参考にしてください。

初心者でも可能な高度なデータ分析、Orange段階別マスターパック https://inf.run/qmPWu

複雑なコーディングなしで簡単にデータ分析!

データの前処理から視覚化まで一度に!
コーディングもエクセルもなしで簡単に高度なスキルを習得!

こんなことを学びます!

  • ノーコーディング人工知能データ分析ツール「Orange」を活用したデータ前処理技法

  • データクレンジングと欠損値の処理方法

  • データ変換、エンコーディング、スケーリング技術

  • データ分析プロセスの構成

  • データ視覚化の手法とグリッド設定方法

誰でもできるAIデータ分析

エンジニア、エンジニアと言っても、皆が同じエンジニアではないということをご存知でしたか?

開発者にもフロントエンド、バックエンド、様々な分野のエンジニア、そしてデータサイエンス開発者など

様々な分野が存在します。

当然、各分野の需要や入門の難易度、それに伴う平均年収の差が存在します。

 

その中でも特別なものとして、データサイエンス、特に機械学習/ディープラーニング分野を挙げることができます。

基本的なコーディング能力に加え、データサイエンスの知識や人工知能のスキルまで必要とされるため、

各種の開発者向け調査において、上位の年収水準を占めています。

もちろん、年収水準が高いということは、一般的に誰にでもできるという意味ではありません。

 

しかし、実は誰でも人工知能データ分析を簡単に行うことができます。

わずかなデータサイエンスの知識とデータを扱う能力、

実務に必要な分析手法と適切なツールの活用能力があれば

エンジニアがいなくても、高度な人工知能データ分析を実行できます。

 

必要なものが多すぎるとお感じですか?

そこで、マソキャンパスの今回の講義ですべてを一度に準備しました。

今回紹介する講義の使用ツールは「Orange」です。

誰でも簡単に分析データを取り込んで操作し、人工知能分析まで行うことができます。

開発者が成し遂げること以上に、自由に意味のある分析を行うオレンジは

無料のツールでありながら、各種ネットワークセキュリティ環境でも問題なく使用できるツールです。

 

データサイエンス開発者がうらやましかったですか?

開発スキルがなくても、ノーコーディングツールのOrangeと

マソキャンパスが提供するデータ分析スキルと一緒なら

機械学習エンジニアの年収も夢ではありません。

マソキャンパスの「コーディングなしのAIデータ分析」課程の始まりであるこの講義で、

皆さん自身も気づかなかった可能性を、存分に広げていただけることを願っています。

講義の特徴

本講義は、フィーチャーエンジニアリングとデータ視覚化に必要なすべての技法を、コーディングなしで学べる構造で設計されています。

本格的なデータ分析のための複雑なコーディングの壁を取り払い、誰でも簡単にデータ視覚化を始められるようサポートします。

  1. 入門者から専門家まで使用するOrange!

Orangeはデータサイエンスおよび機械学習分野の初心者にとって理想的なツールであり、
複雑なコーディングなしでデータ視覚化機能を視覚的かつ直感的に実行可能です。

  1. データの前処理とフィーチャーエンジニアリングの概念紹介

Orangeを活用してデータを簡単な方法で分析しやすい形に加工し、
データセットから意味のあるインサイトを抽出できるように支援する機能を学習します。

  1. 欠損値と外れ値の識別および処理方法

エクセルデータから様々な形式のファイル、ウェブ文書などからデータを読み込み、
データ分析が意味のあるものになるよう準備する方法を学ぶことで、効率的な分析が可能になります。

  1. 様々な高度なデータ視覚化手法

データ可視化の基本概念から、実務で最も多く使われる代表的な技法を活用し、
実践事例の可視化を通じてデータサイエンティストの業務を体験することができます。

このような方におすすめです

  • データ視覚化を通じて分析結果を明確に伝えたい方

  • 複雑なコーディングなしで、高度なスキルである視覚化をマスターしたい方

  • データの前処理とフィーチャーエンジニアリングを簡単に行いたい方

  • エクセルの限界を感じ、より簡単な高度な分析ツールを求めている方

  • 就職活動市場で自分だけの差別化を強調したい就職準備生

  • IT業界での起業・転職・就職など、キャリアを築きたいすべての方


コーディングなしのAIデータ分析講座を受講した後は

マソキャンパスのノーコードAIデータ分析Lv.2:データ前処理と視覚化入門講座は、
データ視覚化の初心者から現職の方まで、すべての方に適しています。

  • データ前処理とフィーチャーエンジニアリングの基本プロセスの理解

  • データクレンジング手法を通じた分析準備

  • 欠損値処理および外れ値の検出・処理方法の習得

  • データ変換、エンコーディング、およびスケーリング技術の活用

Orangeと一緒にデータサイエンスの専門的な能力を養いましょう。
もうコーディングも、データ分析も怖がる必要はありません!

学習内容

1. フィーチャーエンジニアリングの基本から学ぶ!

2. データを分析しやすい形に変換する!

3. 基礎的な視覚化手法から始める!

4. 高度な視覚化手法まで一度に!

5. コーディングなしで地図を可視化する!

よくある質問 Q&A


  1. 人工知能やコーディング、デザインに関する予備知識は必要ですか?
    A. 本講義は、人工知能に関心がある方なら誰でもすぐに受講して実務に活用できるスキルの提供を目標に設計された講義であり、人工知能やコーディング、さらにはExcelの実力さえも必要ありません。

  2. 講義を受講するための要件や必要条件はありますか?
    A. 実習中心の講義であるため、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニター、または予備のデバイスを一緒にご用意いただくことをお勧めします。

  3. Orange(オレンジ)?別途ソフトウェアを購入する必要がありますか?
    A. Orangeは無料で配布されているソフトウェアであり、ダウンロードからインストールまで一つずつお教えするため、誰でも簡単に人工知能データ分析環境を構築することが可能です。Portable(ポータブル)版を使用すれば、外部インターネット接続なしでも使用できるため、セキュリティレベルの高い勤務環境でも使用可能です。

講師紹介


受講前にご確認ください!

  • 実習中心の講義であるため、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターまたは予備の機器を一緒にご用意いただくことをお勧めします。 so that you can separate the lecture screen from the practice screen.


  • また、Windows OSベースで実習が進行するため、Windows環境での講義受講をおすすめします。


  • 講義資料および実習ファイルは<00. 教材ダウンロードセンター>セクションにあります。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データ視覚化を通じて分析結果を明確に伝えたい方へ

  • 複雑なコーディングなしで、高度なスキルである視覚化をマスターしたい方

  • データの前処理とフィーチャーエンジニアリングを簡単に行いたい方

  • エクセルの限界を感じ、より簡単な高度な分析ツールを求めている方へ

  • 就職活動市場で自分ならではの差別化を強調したい就活生

  • IT業界で起業・転職・就職などのキャリアを築きたいすべての方

こんにちは
Masocampusです。

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受講生

2,124

受講レビュー

162

回答

4.7

講座評価

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講座

"昨日より成長します。そして、昨日より成長しようとする人を支援します。"

 

マソキャンパスの真心と願いを込めたActionable Contentで、

2013年からオンライン・オフラインでともに歩んできた累計受講時間1億時間

この貴重な経験と時間は、いつもマソキャンパスと受講生双方の成長の源です。

 

マソキャンパスチームは、私たち全員の成長のために、必ず2つの原則を守ります。

 

1. 学べば必ず使える Actionable Content

2. 参加者の時間と労力を尊重するTime-Saving Curriculum

 

マソキャンパスのActionable and Time-Saving Curriculumで、成長への道を共に歩んでいけることを願っています。

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カリキュラム

全体

45件 ∙ (11時間 58分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
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