[リニューアル] 初めてのPython機械学習ブートキャンプ（簡単に！実際のKaggle問題を解きながら整理する）[データ分析/科学 Part2]

この講座は、フルスタック講座シリーズ Part3の講座として、最新のサーバー技術とDocker技術をしっかりと習得する講座です。この講座は、実質的にDockerを自分の技術スタックに組み込めるよう、Dockerの多様なオプションを一つ一つテストし、Dockerのために理解が必要なLinuxなどの関連技術も習得し、実際に複雑なサービスまで構築できるよう構成しました。

講師が初めてディープラーニングを習得した際に失敗した経験に基づき、ディープラーニング理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核となるTransformerまで、順を追って習得できるよう、新たに構成された講義です。

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを習得したい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、 (2) 実践的なクローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていただきます。

この講義を通じて、SQLとデータベースの理解、SQL文法、実活用のためのデータベース設計、プログラミングによるデータベース活用、データ分析活用事例まで学べます。

データ分析初心者向けのPythonデータ分析全過程の基本技術習得講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全過程を簡単に習得し、すぐに活用できるよう作成しました。

最新のスタートアップで活用されるフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱うことができるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で迅速に活用できる技術です。本講座では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを操作し活用できる技術まで学習します。

最新のフルスタックとバックエンドのために、簡単で性能も速いFastAPI。分かりやすく段階的に、バックエンドの概念からFastAPIの核心文法、非同期データベースの活用まで、きれいな資料とプロジェクトで整理できる講座です。

開発とデータをうまく扱うために必須の、コンピューター工学（CS知識）の核心を短時間で簡潔に整理するロードマップのパート1講義です。 本講義は、数年間、国内トップ企業の社内講義としても使用されている講義です。実際の現場でシステムSWからウェブ、アプリ開発、データサイエンスまで20年間の経験を基に、開発とデータをうまく扱うために必須の核心を、順を追って基本通りに、しかし分かりやすくまとめた講義です。

実際の業務でウェブサービスを開発した経験を基に、入門者向けに、実際に商用化も可能なレベルのウェブサービスとアプリサービスを開発することを目標とするフルスタックシリーズ講座です。そのための最初の出発点(part1-1)として、本格的な開発のためのPython中級、Flask[フラスコ]でのバックエンド実装技術と、必須となるウェブ技術(HTTP, RestAPI, MVCパターンなど)を詳細に説明する講座です。

中・上級SQLを習得し、実務レベルの実践的なデータ分析問題101問を一緒に解きながら、確固たるSQLデータ分析能力を築きます。

現場で実際のウェブサービスを開発した経験に基づき、初心者向けに実際の商用化も可能なレベルのウェブおよびアプリサービスを開発することを目標とするフルスタックシリーズ講座です。そのためのPart2講座として、多様な技術が存在するフロントエンド技術の中から、レスポンシブ、互換性まで考慮した最新のHTML5、CSS3、バニラJavaScript（Javascript）+ ES6をすべてしっかりと整理する講座です。

この講座は、Dartプログラミングの基礎からFlutterの基本および中級機能、さらにはバックエンドであるFirebaseを連携させ、実際のプロジェクトまで！Flutterを段階的に習得できる完成度の高い講座です。

講師が初めてディープラーニングを習得した際に失敗した経験に基づき、ディープラーニング理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核となるTransformerまで、順を追って習得できるよう、新たに構成された講義です。

データ分析初心者向けのPythonデータ分析全過程の基本技術習得講座です。実際の現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全過程を簡単に習得し、すぐに活用できるよう作成しました。

この講義を通じて、SQLとデータベースの理解、SQL文法、実活用のためのデータベース設計、プログラミングによるデータベース活用、データ分析活用事例まで学べます。

Pandasの主要機能をSQLと比較しながら学んでみましょう！

最新のスタートアップで活用されるフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱うことができるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で迅速に活用できる技術です。本講座では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを操作し活用できる技術まで学習します。

データ分析の入門者のための、機械学習•ディープラーニング分析の基礎講義

AIは突然現れた技術ではありません。 70年間の挑戦と失敗を理解してこそ、AIの現在と未来を正しく見ることができます。 👉 「AI歴史を理解する瞬間、原理と未来が一緒に見えます。」今すぐ始めましょう！

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

ソン・フンミン通算100ゴール記念プロジェクト！ Transfermarkt実戦クロール＆データ分析

AIは単純な技術ではなく、人々の質問と時代の流れから誕生しました。 この流れを理解すれば、どんな新技術が来ても恐れることなく繋げることができます。 👉 「AIのルーツをストーリーで学ぶ瞬間、文脈が見えてきます。」今すぐ始めましょう！

電子・半導体産業は超精密工程と複雑なサプライチェーンにより、データ基盤管理と革新が特に重要な分野です。この講義はAI技術を活用して不良検出、工程最適化、予知保全、サプライチェーン管理など電子・半導体製造業ですぐに適用できる実務戦略を扱います。 グローバル企業の実際の事例とともに、中小・中堅企業が現実的に活用できる低コスト・高効率AI導入方法も提示します。これにより受講生は生産性向上とコスト削減だけでなく、未来競争力を備えるAI基盤製造戦略を理解し適用できるようになります。

必須資格ですが、独学するには決して簡単ではないビッグデータ分析技士を 習得しやすいデータ分析ツールRを活用して短期間で完全攻略しましょう!!

RAG（Retrieval-Augmented Generation）の理論から最新のマルチモーダル、エージェントベースRAGまで！ 非専攻者でも理解できるように構成された実習中心の講義です。 論文レビューから実戦コード実装まで、RAGを初めて接する人でも簡単についてこられるように設計しました。

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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。

この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

Python、Numpy、Pandas、Plotly、Django、クロールの基礎概念から簡単なデータ分析まで、コーディングに初めて接する入門者とともに、Pythonを多様に活用してみたい方も聞くことができる講義です。

非専攻者、入門者がビッグデータ分析技士実技を迅速に取得できるようご案内します！ 理論は軽く、実践は確実に。複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを集中学習します。

この講義は、Pythonでデータベースの株式クォントを投資するPart1の後続講義であり、part1講座がintroduction感に近づいた場合、part2は実戦戦略の実装とクォント投資開発の全体的なフロー経験が中心となる深化講義です この授業では時系列データを扱うadvancedなパンダス（Pandas）テクニックと、それに基づいてシグナルベース戦略とさまざまなサイクルで資産の比重を調整する必要がある静的/動的資産配分戦略を実装する方法について重点的に取り上げ、戦略実装にとどまらず、さまざまな投資戦略を最小限のコード修正で直接検証してバックテストする 'コードのフレームワーク化'と、これを拡張して実戦投資まで続くように改善の仕方、そしてこの過程で注意すべき事項についても学びます。数学的に深く取り上げて市販の投資書籍やブログ、youtubeなどでは見られなかった最高のPython(Python)クォント投資フローを体験できます。

本授業では、PythonのPandasライブラリを活用して、さまざまな形の金融データを分析して処理する原理と方法について学び、これを実戦に直面できる状況に適用してみて、最終的には財務諸表データに基づくバックテスト（backtesting）を実装する方法ベース）について学びます。その結果、投資ロジックの検証や根拠なしに、単に他人が良いということだけに従う＆＃x27;パッシブ投資家＆＃x27;として活用してデータから自由自在に抽出して定量的に分析できる自己主導的で能動的な投資家になることができます。