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Orangeを活用した非コーディングAIデータ分析 - Lv.3予測機械学習分析

オレンジで分析モデル構築から適用まで!簡単かつ迅速に学ぶ! コーディングなしでデータサイエンスのコアテクノロジーを習得できます。

3名 が受講中です。

難易度 初級

受講期間 無制限

  • Masocampus
Machine Learning(ML)
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Orange3
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No-code
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linear-regression
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Orange3
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受講後に得られること

  • ノーコーディング人工知能分析ツール Orangeを活用した予測モデルの構築

  • モデル評価と最適化技術の習得

  • 確率的傾斜降下法の理解と適用

  • 線形回帰技術の実習

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

段と販売版Lv.3コースです。

Lv.0~Lv.4 まで統合されたオールインワン Orange データ分析プロセスをご希望の場合は、下記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ステップバイマスターパックhttps://inf.run/qmPWu

難しいコーディング知識なしで簡単なデータ分析の道に!

オレンジで分析モデル構築から適用まで!簡単かつ迅速に学びましょう!

コーディングなしでデータサイエンスのコアテクノロジーを習得できます。

こんなことを学びます!

  • ノーコーディング人工知能分析ツール Orangeを活用した予測モデルの構築

  • モデル評価と最適化技術の習得

  • 確率的傾斜降下法の理解と適用

  • 高度な分析技術の実践

分析モデルの構築から評価まで、AIと連携したデータ分析

すべてのデータ分析も同じデータ分析ではありません。

データ分析の世界では、分類と予測は基礎と頂点をとる技術です。

今回の講義では、機械学習モデルを自由に扱い、実際のビジネス問題を解決する方法を学ぶことができます。

分類と予測モデルが難しく感じましたか?それは必要ありません。

「コーディングなしのAIデータ分析Lv.3予測機械学習分析」では、複雑なコーディングなしで、誰でも簡単にデータモデルを作成し、これにより有意な洞察を得るのに役立ちます。

基本的な予測から始めて多層パーセプトロンまで、段階的に実習して深い学習を進めます。

この講義の中心は「実用性」です。

オレンジを活用して、実務に必要な分析技術と適切なツールの使い方を習得します。

理論的な知識だけでなく、実際にデータを分析し、モデルを評価する方法まで学ぶことになるので、教育後すぐに業務に適用できる能力を備えています。

データサイエンス開発者の年俸がうらやましいですか?

開発能力がなくても大丈夫です。

マソキャンパスの講義を使えば、誰でも高レベルのデータ分析を実行できます。

特に今回の講義では、分析モデルの保存と活用、効率性増大のためのフィーチャー選択、そしてモデルの一般化可能性を評価する技術まで取り上げます。

マソキャンパスの「コードレスAIデータ分析」シリーズの今回の講義を通じて、データの隠された価値を発見し、その可能性を最大限に活用してみてください。

皆さんも知らないデータの可能性を存分に体験できます。

講義の特徴

本講義は、予測モデルを深く学び、コーディングなしでこれを実務に適用できる構造に設計されています。複雑なプログラミングの壁を壊し、データ分析を誰でも自信を持って実行するのに役立ちます。

  • 1.入門者から専門家まで活用可能なオレンジ!

Orangeは、データサイエンスや機械学習に初めて触れる人にとって理想的なツールで、複雑なコーディングなしで直感的にデータモデルを構築できます。

  • 2.予測モデルと人工ニューラルネットワークの理解

この講義では、最も基本的な予測モデルから始まり、単純線形回帰分析、多層パーセプトロンまで、さまざまなモデルをOrangeを通じて直接実装して学習します。データ内の重要なパターンを認識して予測する方法を習得できます。

  • 3. モデルの評価と活用

モデルの偏りと分散を評価する方法、回帰モデルの決定係数R²の理解、およびRMSE、MSE、MAEなどの評価指標を学びながら、モデルの効果的な評価方法を実習を通じてマスターします。

  • 4. 実務に適用可能な高度な分析技術

最も単純な予測から、さまざまな回帰モデルの決定係数と評価指標を学習することで、データ科学のさまざまな問題を解決するデータアナリストに生まれ変わります。

こんな方におすすめです

  • 実務データ分析技術を強化したい方

  • 難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方

  • 正確なモデル構築と評価 簡単に行きたい方

  • Excelの限界を感じ、よりシンプルな高度な分析ツールが欲しい方

  • 就職市場で自分だけの差別性を強調したい就労生

  • IT分野へのキャリア転換を検討している会社員

コーディングが不要なAI活用データ分析講義を聞いた後

マソキャンパスのコーディングされていないAIデータ分析Lv.3予測機械学習分析講義

データサイエンスのより深い段階に進むことを望むすべての人に適しています。

  • 予測モデルの基本的な理解と実装

  • モデル評価と最適化技術の習得

  • 高度な分析技術と実践経験

  • 実務適用能力の向上

オレンジを活用して、データサイエンスの次のステップに進みましょう!

もはや複雑なコーディングの知識がなくてもデータ分析をマスターできます。

学習内容

1. Orangeでデータを閲覧する

2.回帰モデルの決定係数でモデルの説明力を評価する!

3.モデルの効率を向上させる!

4.パーセプトロンから複雑な人工ニューラルネットワークの構造まで!

予想される質問 Q&A


  1. 人工知能やコーディング、デザインの選手知識が必要ですか?
    A. 本講義は人工知能に関心が生じた誰でもすぐに聞いて実務に活用できる能力提供を目指して設計された講義で、人工知能やコーディング、さらにはExcelの実力までも必要ありません。

  2. 講義を受講するための要件または要件がありますか?
    A. 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予備機器を一緒に用意していただくと良いでしょう。

  3. オレンジ?別にソフトウェアを購入する必要がありますか?
    A.オレンジ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一つ教えてくれるので、誰でも手軽に人工知能データ分析環境を構築可能です。ポータブルバージョンを使用すると、外部のインターネット接続なしで利用でき、セキュリティレベルの高い作業環境でも利用できます。

知識共有者の紹介


受講前にご確認ください!

  • 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。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 実務データ分析技術を強化したい方

  • 難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方

  • 正確なモデル構築と評価 簡単に行きたい方

  • Excelの限界を感じ、よりシンプルな高度な分析ツールが欲しい方

  • 就職市場で自分だけの差別性を強調したい就労生

  • IT分野へのキャリア移行を検討している会社員

前提知識、
必要でしょうか?

  • 本コースは、Orangeの基本的な活用法を熟知して受講すれば、よりスムーズな習得が可能です。

  • 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Lv.0人工知能ベースのデータ分析入門"コースまたは"Orangeを活用したコーディングなしのAIデータ分析 - Lv.1データマイニングの第一歩"コース受講後受講することをおすすめします。

こんにちは
です。

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受講生

1,337

受講レビュー

115

回答

4.7

講座評価

99

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助けます。」

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・オフラインで共にしてきた累計講義1億時間

この貴重な経験と時間は、常にマソキャンパスと受講生双方の成長の源泉です。

 

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

 

1. 学べば必ず使える Actionable Content that you can surely use once you learn it

2. 参加者の時間と労力を尊重する Time-Saving Curriculum that respects the time and effort of participants

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

カリキュラム

全体

24件 ∙ (9時間 54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

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