[リニューアル] はじめての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/サイエンス Part2]

講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に応用できるよう、従来の講義とは異なる形で新たに構成した講義です。

難易度 初級

受講期間 無制限

Machine Learning(ML)
Machine Learning(ML)
Kaggle
Kaggle
Pandas
Pandas
Python
Python
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Kaggle
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Pandas
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Python
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学習した受講者のレビュー

4.9

5.0

mizzbaby

30% 受講後に作成

잔재미코딩さんの講義なら絶対です。SQL全過程、Python全過程を受講してデータ分析者にキャリア転換成功して海外で働いています。(以前のアカウントで講義を全部購入して質問も投稿したのですが、アカウントを失ってしまって新しく作りました😭😭)コーディング経験が全くなかった私も理解して自分のプロジェクトを完成させるほどなら、どれほど説明が上手かお分かりでしょう。Inflearnで様々な講師の方々の講義を聞いてみましたが、個人的に講義力だけは、この方に追いつく方はいないと思います。ただ文章をだらだら読むのではなく、なぜそうなのか耳にすっと入るように説明してくださいます。ただ最高です。今度新しい目標ができたので、機械学習を経てディープラーニングまで一緒に走ります。いつも良い講義をありがとうございます。

5.0

YuJin Lee

94% 受講後に作成

講義を企画して撮影される過程はとても苦労されただろうと思いますが、本当に充実した講義でした。購入に使った金額が惜しくないほどです。機械学習についてよく知らない状態で入門を目的とするなら、全体的な枠組みを掴むにはこれ以上ない講義です。ただし、講義を聴くだけでは十分ではないかもしれません。授業資料と講義内容、そしてGPTを含む追加検索をもとに復習が必要です。自分のものにしたいなら、このような追加的な努力は必ず必要だと思います。講義資料もまた丁寧で、講義なしにコードだけを見て学習するのにも良いです。最近講義もアップデートされ、最新化されているのでさらに良いと思います。良質な講義を提供してくださりありがとうございます:)

5.0

hhs834373

92% 受講後に作成

おっしゃったように大きな絵をつかむのにとても役に立った講義でした。 追加の詳細な理論と数学的知識は、学校で学んだ知識でさらに調べて勉強していくので、それも新しい楽しみだったようです。 何よりも、様々なモデルを実習で素早く身につけて、感覚を探し始める手助けをする講義でした。

受講後に得られること

  • 機械学習入門

  • sklearnとPythonによる機械学習

  • Kaggle入門

  • 機械学習の分類手法

  • 機械学習回帰手法

  • 機械学習クラスタリング手法

  • ワンホットエンコーディング、ハイパーパラメータチューニングなどの実践的な手法

ネカラクバも社内講義として選ぶ公式講義

初めてPython機械学習を学ぶ入門者向け

完成度の高い講義

本講義はデータ分析/データサイエンスのロードマップに基づき、Python機械学習を初めて学ぶ入門者向けの講義です
講師がかつて初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、
実際の問題を幅広く解きながら、必ず身につけるべき概念と主要な活用技術を理解できるよう構成しました
これにより、短期間で挫折することなく、実際の問題に機械学習を活用できるようにしました

本講座は、実際にネカラクベと呼ばれる企業のうち1社で、公式の社内Python機械学習研修として使用されています。

本講義は、従来のフィードバックを反映して新たにリニューアルした講義です

データ初心者ですが!複雑な機械学習・人工知能の技術、どこから始めればよいでしょうか?
  • 機械学習/人工知能の技術は概念が複雑で、実際の問題に適用するさまざまな手法もあるため、内容が非常に膨大です
  • 初めて学ぶときは、まず機械学習の基礎から、必ず身につけるべき概念と、実際の問題に適用する手法を適切に組み合わせて学ぶ必要があります。
  • これを基に機械学習技術の感覚をつかんだら、これを基に人工知能技術を身につければよいのです
  • 数多くの理論や複雑な技術ほど、本当に必要な部分を中心に一つひとつ積み重ねていかなければ、活用することはできません。
本講義は講師が何度も失敗しながら感じたことを熟考し、改善した講義です!
  • 数学・統計のような深い原理に集中しすぎたり、使いもしない昔の技術まで全て列挙したりするのではなく、
  • 必須の概念と実際の問題に応用する核心的な手法を、実際の問題を解きながら身につけられるよう構成しました
  • 実践的な問題に適用するさまざまな手法があります。これらを習得できるよう、実践的な問題を通してさまざまな機械学習の手法を学びます
  • 最も資料が豊富で有名な課題を題材に、実務に適用できるさまざまな手法をできる限りすべて適用しながら、機械学習を実際に活用する際に考慮できる多様な手法を身につけます
  • データ予測問題で最も有名なKaggleサイトからデータをダウンロードし、予測し、最終提出まで行いながら、機械学習の全過程に取り組みます。
강사도 몇 차례 실패 끝에, 이와 같은 순서로 학습해서, 결국 현업에서도 잘 활용하고 있습니다.
機械学習技術を少しでも活用してみたいのですが、どうすればよいでしょうか?

以前、講師がもどかしく感じていた点です。 まずは実際の問題をもとに、どのように機械学習の手法を適用するのかを学んでみてください。
機械学習の基本概念を理解していても、実際の問題に適用するのが難しい理由は、実際に適用する際にさまざまな手法を使うからです。 
実際の問題に適用できるさまざまな手法をコードレベルで実際に試しながら、理解が必要な関連概念についても、その都度すぐに説明を受ければ、全過程を無理なく活用できるようになります。

これにより関連技術に慣れれば、機械学習技術全般を短時間で理解し、さらにはすぐに活用できるようになります

機械学習技術は初めてなのですが!本講義を受講するために、まず習得しておくべき技術は何ですか?

Pythonだけ使えれば講義を受講できますさらに、pandasと可視化技術を使える方であれば受講可能です
関連技術に慣れていない方のために、難易度まで考慮し、体系的に学べるようデータ分析・データサイエンスのロードマップを提供しています
特に、本ページ下部でご説明するデータ分析・データサイエンスのロードマップにある初めてのPythonデータ分析講座と併せて受講していただくと、Pythonでデータを扱う技術を順序立てて身につけることができます

データ分野でのキャリアを考えている初心者ですが、どのように体系的に学べばよいでしょうか?

データ分野にはさまざまな理論や技術があるため、間違ったアプローチをすると、長い時間をかけても身につけるのが難しくなります。私も何度も失敗しました。しかし、核心となる技術を中心に学べば、思ったよりも簡単かもしれません。

データ関連のコア技術を、データ収集、保存、分析、予測の作業に分けて、関連する技術を順番に習得してみてください。さらに、各ビジネス分野に関する知識(ドメイン知識といいます)を身につければ、競争力を持つことができます。これに関連して、データ関連のコア技術を、難易度を徐々に高めながら順番に習得できるよう、データ分析/科学のロードマップを作成しました。本ページ下部で、関連するロードマップも確認できます。

データ関連のキャリアとデータ分析・データサイエンスの全課程について詳しく説明した動画を作成しました。この動画を参考にしていただければ、目指す方向に応じて一人でも短時間で試行錯誤なしにデータに関する課程を簡単に学べます!

数年にわたって多くの方が学習し、とても高い評価を寄せてくださった実績のある講座です。

10年間、オンライン・オフラインの有料受講者2万人が実証!
時間を無駄にしないでください!
講師が違えば、IT講義も違います!
丁寧で、合理的な方なら可能です!

機械学習の技術を身につけるのはどれくらい難しいですか?

パイソンさえできれば、難しくありません!
機械学習を初めて学ぶ際に最も苦労するのは、関連する理論を理解するために、数学・統計・確率を学ぶことです。関連技術だけを何十年も学んできた講師は簡単に説明できても、学ぶ側には非常に長い時間がかかります。

関連する理論や深い数学的原理から深く掘り下げて学ぶのではなく、まずは気軽に概念を理解し、実際の問題を通して機械学習コードの書き方を学んでみてください。最初からTop 1%を目指すのではなく、まずはデータ予測でTop 20%を目標に、コードの書き方と実践的な問題に応用できる手法を身につけてみましょう。概念を理解できる範囲で学び、機械学習コードを実際に適用してみれば、次第に慣れていきます。理論だけを学んでいた頃には漠然としていた機械学習技術も理解し、活用できるようになります。

最近では、実際のデータ問題を解くKaggleコンペティションも多いようですが、可能でしょうか?

本講義もKaggleの実際の問題とデータを基に、一つずつ適用しながら、段階ごとに学べるよう構成されています。

  • 各機械学習の使い方を身につけることと、実際の問題を解く際に必要なコードや手順には大きな違いがあります。
  • どのような手順で実際のデータを分析し、加工し、予測するのかを段階的に進めます。
  • そして各段階で理解しておく必要がある技術について説明します。さらには予測結果の提出まで行います。
  • そのため、理論を長時間学んで疲れてしまうことなく、実際の適用方法も理解できるように構成しています。


本講義は入門者を対象としているため、必ず扱うべき技術を中心に、上位20%を目指します!

実際に機械学習の技術を理解し、応用できるように作りました。

機械学習を初めて学ぶ方のための、導入のきっかけとなる講義です
実務経験とよく整理された資料・例題をもとに、講師自身も初めて学ぶような気持ちで!
短時間で、初心者でもTop 20%まで機械学習技術を応用できるように!

  • 現在も活用されている主要な機械学習技術を中心に!
  • Kaggleの実際の問題とデータをもとに
    → どのような機械学習技術があるのか
    → どのような手順で実際のデータを分析、加工し、予測するのか
    → Feature Engineering、Hyper Parameter Tuning、Voting、Encodingなど、実際に活用するために必要な技術まで

実際の問題に適用してみると楽しくもあり、予測結果が良いと本当にうれしくなります!分別のある素敵な方々と、機械学習のちょっとした楽しさを共有できればと願っています。

理解しやすく要約された資料とコードを使い、これに基づく講義で学習効果を高めましょう!

資料や情報はあふれています。
本当に必要な部分をしっかり理解できるようにまとめた要約資料を使って詳しく説明する講義を受講すれば、
その後はいつでも「そういえば、こんな内容があったな」と思ったときに資料を見るだけで、すぐに理解できるようになります。

関連するテーマを理解して活用できるように
必要な部分だけを簡潔にまとめた資料
そして、実際の問題に機械学習を適用したコードファイルများ

  • テストコードはコードのテストまで可能な形式(Jupyter Notebook形式)で、基礎理論はPDFファイルでご提供します。
  • 機械学習関連のPDF資料は、電子書籍(ebook)のようにいつでもご確認いただけるよう提供しています。(ただし、関連資料は著作権上の問題により、コピーおよびダウンロードを制限しています)

'あ!本当に違うんだ!'と感じていただけるよう、
考えに考え抜いて作り上げたIT講義シリーズです。

合理的で、互いに思いやりを持ち、
良いご縁を結べる方のみ
ご受講ください!


体系的に学ぶ
ザンジェミコーディング Dave Leeのロードマップ

本講義に続き、目標に合わせて学べるAI・開発・データ・CSロードマップ giúp bạn học theo mục tiêu của mình that you can learn according to your goals

IT技術は互いにつながっています。
関連する技術を選んで学び、そこにAIを組み合わせれば、目標により早く到達できます。

すべてのロードマップでは、技術をどのように組み合わせて活用するかまで扱い、
入門者レベルから専門家レベルまで難易度を高めるよう設計し、
長年にわたって継続的にアップデートしています。

単体の講義として受講するよりも、さらに割引が適用されます。

3.開発とデータの基礎、コンピュータサイエンス(CS)の核心知識

コンピュータアーキテクチャ・オペレーティングシステム・ネットワーク・システムソフトウェア・ソフトウェア工学・アーキテクチャ・データ構造・アルゴリズムまで

← 左右にスワイプして、CS講義と全体ロードマップを確認してください →

コンピューターサイエンス完全ロードマップを詳しく見る

4. 最も確実な最強AI活用ロードマップ(2026)

Claude Code(Claude Code)による業務自動化からバイブコーディング、Codex、OpenClaw、Claude Codeベースのデータ分析、エージェンティック・ハーネス・ループエンジニアリングなど、Claude Codeの高度なテクニックとAIエージェント開発まで

← 左右にスワイプしてAI講義と参考コースを確認してください →

最も確実で最強のAI活用ロードマップ(2026)を詳しく見る

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 初めて機械学習を学ぶ方

  • データ予測、分類手法を身につけたい方

  • 機械学習の基礎を固めたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python

  • pandas

  • plotly

こんにちは
funcodingです。

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ジャンジェミコーディング、Dave Lee

  • フルスタック/データサイエンス/AI関連の無料資料を共有するサイトです。

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    • IT学習に役立つヒントや短い無料講義を共有しようと、少しずつ始めています〜

最新の実務とIT講義を並行しながら、8年間にわたり一貫して堅実なフルスタック、データサイエンス、AI講義を作り続けています。

 

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4.9

122件の受講レビュー

  • jinhoojeong1879님의 프로필 이미지
    jinhoojeong1879

    受講レビュー 5

    平均評価 5.0

    5

    30% 受講後に作成

    Pythonの基礎から楽しく受講しています〜

    • funcoding
      知識共有者

      ありがとうございます!!

  • yoon303b2124님의 프로필 이미지
    yoon303b2124

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    92% 受講後に作成

    私はコーディングが理論と実践の2つに分かれていると思います。 しかし、それぞれがあまりにも偏っている場合は、実際にコーディングを行うときにうまく適用できず、なぜ実際にこのように動作するのかもしれません。この講義は、理論/実習の両方をつかむことができる講義です。 もちろん、この講義を通して細部までは分かりにくいですが(その部分は個人的に勉強するのがより効率的であるか、大学で学ぶことができます)、全体的な流れがどのように流れているのかが分かり、これにより私たちが次に個人プロジェクトをする時に全体的にこれをすればいいのかを認識して進めることができます。これは本当に小さく見えますが、実際にプロジェクトを始めると非常に役立ちます。 Dave leeインストラクターのクラスをデータ分析/クロール/データベース/機械学習の両方を聞いてみました。今回の授業も私に多くの助けになるだけでなく、面白​​くて何より良かったです。機械学習を本当に簡単に、触れて説明していただきありがとうございます。 これからも面白い授業をたくさん作って頂ければ幸いです。 ありがとうございます!

    • funcoding
      知識共有者

      個人時間も聞いたことがあるのにこんなに良い受講評を残してくれてありがとう。オンライン講義がお互いに知っている間ではなくて、この程度で評価を時間をかけてくれるのが難しいのですが、私もおかげで力ができて嬉しいですね。必需品になろうとするキャリアにも役立って、一緒に良いエコシステムを作っていってほしいです。ありがとうございます。

  • robertmin5221043님의 프로필 이미지
    robertmin5221043

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    83% 受講後に作成

    機械学習の大きな流れを捉えることができる良い講義です。 講義の準備をしていただきありがとうございました!

    • funcoding
      知識共有者

      お前もそういう趣旨で大きな流れをどうすれば短い時間で、可能な範囲でとらえながら、キャグル実戦もしてみることができるかを悩んで作った講義なのに、そう気づいてくれて私も本当に嬉しいですね。ありがとうございます。

  • san05589132님의 프로필 이미지
    san05589132

    受講レビュー 9

    平均評価 5.0

    5

    82% 受講後に作成

    信じて聞く講義。

    • funcoding
      知識共有者

      ほぼ初めて受講評そうなのに良く見てくれてありがとう。思ったより内容が相当かもしれません。一つ一つ役立つことを願っています

  • jarid22928319님의 프로필 이미지
    jarid22928319

    受講レビュー 11

    平均評価 4.4

    3

    38% 受講後に作成

    良い方にははっきりしたいけど、個人的に一番好きではない講義スタイル 理論や原理についてはきちんとした説明がなく、概念をただずっと読んでいる教授様の講義スタイルに コーディングもちょうど書かれているほど…講義よりは講義資料を読むような感じ そしてもっと重要なのは、これよりはるかに良い無料講義があります! むしろキャグルに行って世界最高の講義を聞く方がはるかに良いこれよりもはるかに安くてはるかに効果的

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