
통계 분석 마스터 클래스
Masocampus
이제 경험보다는 데이터를 기반으로 대답할 때! 통계 지식으로 신뢰성을 수치화하여 근거로 제시한다면 여러분의 설득력은 무한대로 UP!
초급
통계
複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し実践するプロセス! 難しく複雑なようだったマシンラーニングも、マソキャンパスの<Pythonマシンラーニング>と合わせれば、簡単で楽しくコアを悟ることができます。
Pythonコアパッケージのクリーンアップによるデータ分析とデータ可視化の進行
機械学習の指導学習と非指導学習、強化学習の概念と違いを理解する
Python機械学習パッケージサイキランの理解とフレームワークの整理
実践事例とサイキラン実習によるアルゴリズムの重要な理解
サイキットラン(Scikit-Learn)で機械学習開始!
あなたの仕事効率をキーワードにします。
機械学習とは何ですか?
インターネットショッピングのウェブサイトで私が好きな商品をお勧めしたことがありますか?
これは、機械学習を活用したマーケティングの例です!
それでは、機械学習は何ですか?
機械学習とは、人が明示的にプログラムを作成しなくても、コンピュータ自体が予測結果を生成することを意味します。
私たちの生活を劇的に変えるイノベーションの1つとして評価されている機械学習を学ぶには、次のような利点があります。
1. 感に依存する不安な意思決定ではなく、データ駆動型の将来予測モデルを画期的に高いパフォーマンスにすることができます。
2. 既存の自分の業務領域に留まっていた限界を超えて、 Superjobsに切り替える能力を確保できます。
3. 株価予測、不動産予測、売上予測、顧客分類など、複雑な分析や予測を機械学習の助けを借りて解決できます。
4. 急速に成長している市場で今機械学習を学ぶと、格別の競争力を持つことができます。
時々 、機械学習は専門家だけが扱う分野だと考え、学習を躊躇する人がいます。マソキャンパスの< Python機械学習>講義と一緒なら全然難しくありません!機械学習の概念から多様な事例練習、実習まで従うと、文科生も、機械学習入門者もすぐに簡単に習得できます。 Pythonの機械学習を受講し、世界のすべての企業が探している人材に生まれ変わりましょう!
🔑 こんな方におすすめです
-未来をリードする最先端の技術に興味をお持ちの方
-複雑な分析と予測を機械学習を活用して解決したい方
- Pythonマスターを通じてキャリア開発、離職を夢見る方
-データに基づいて多様に分析し、それに基づいて未来を予測したい方
- すぐに使える実習中心のPython学習をご希望の方
✨ 川の特徴
複雑な分析と予測もスマートにクリアして成功した意思決定を進めたいですか?
そんな皆さんのために機械学習学習を準備しました!
機械学習は専門家の領域であるという誤解を多く受けますが、機械学習をまったく知らない受講生たちでも本講義を通じて誰でも簡単に機械学習ツールを使用できます。
1. Pythonコアパッケージによるデータ分析と可視化マスター!
機械学習に入門する前に、 Pythonの主要なデータ分析パッケージであるNumpyとPandasを復習し、複雑なデータ分析を進めるようにします。また、MatplotlibとSeabornを活用して、データ特性と分析目標に基づいてデータを可視化できます。
2. コンセプトからじっくり!機械学習基礎
機械学習の一種である指導学習、非指導学習、強化学習の核心を整理し、例を通して完全に理解できるように支援します。機械学習の種類と概念を完全に習得することで、本格的なスタートに先立ち機械学習を理解できるようにします。
3. 実戦事例とサイキラン実習で実務活用力アップグレード!
実践事例とサイキラン実習で実務で主に使われるアルゴリズムの核心を理解し、健康診断データの前処理、住宅価格予測、ワインデータセットの分類を行うことができます。単純なインジェクショントレーニングではなく、直接試してみる練習で、実務の活用力と適用力を向上させることができます。
4. 難しいという偏見はNO!段階的学習で難しく見えた機械学習もOK!
この講義を受講すると、機械学習は困難で複雑であるという偏見がなくなります。機械学習の概念から本番プロジェクトまで、段階的に機械学習の核心を目覚めさせ、誰でもデスクトップPCだけで機械学習ツールを使用できます。
マソキャンパスの< Python機械学習>は難しくて実用的な講義ではありません!
AIとともに生きていく時代の中で、複雑な分析と予測は機械学習に任せて業務効率を高めてみてください!
📜Python 機械学習を聞いた後
マソキャンパスの< Python機械学習>講義を受講すれば、難しく見えた機械学習を簡単に業務に適用できます。
- データ分析パッケージの復習で複雑なデータ分析の進行能力を向上
- データ可視化パッケージの復習により、データ特性と分析目標に応じたデータ可視化能力の向上
- 機械学習学習によるデータ駆動型意思決定能力の向上
- 自分の業務能力を上回るSuperJobsに切り替えられる能力を確保
< Python 機械学習>講義を受講されたら、私が思った限界から抜け出してAI時代のカスタマイズされた人材に生まれ変わることができます。すべての企業が望む人材に生まれ変わる機会をお見逃しなく!
📚 学習内容
💬 予想される質問Q&A
講義を受講する前、受講生たちが気になる質問と回答を3つ以上 作成してください。
明らかで形式的な答えではなく、知識共有者の個性が埋め込まれる答えをお勧めします。
Q. Pythonの「波」者も知らない初心者です。受講しても大丈夫でしょうか?
A. < Python 機械学習>講義は< Python 実務>コースを受講したり、 Python を利用してデータ分析パッケージを利用した経験のある方のために開講された講義です。しかし、以前のコースのコア復習とステップバイステップの学習で初心者の方々も簡単にフォローできるように構成しました。
Q. 機械学習とは関係なく見える文科生です。単に好奇心だけで受講しても大丈夫ですか?
A.当然です!機械学習について学ぶ意思がある場合は、誰でも受講できます。現在の作業は機械学習とは関係ありませんが、機械学習は今私たちの日常生活の中にあります。また、私たちが認識していないだけで、機械学習は非常にさまざまな分野で活用されています。確かに学んでおくと、どんな職務でも仕事や未来に役立つでしょう!
Q. なぜ他の場所ではなく、マソキャンパスの< Pythonマシンラーニング>を受講しなければなりませんか?
A.マソキャンパスの< Python機械学習>講義は、現業での業務効率をはるかに高めてくれる講義です。単純な知識伝達が目的ではなく、皆さんが現業でお使いいただけるように実践事例や実習を含めて構成したので、本物の役に立つ機械学習講義を受講したい場合は、マソキャンパスの< Python機械学習>を受講してください!
✒ 知識共有者紹介️
✔ 受講前に確認してください! ️
- 実習中心の講義ですので、講義画面と実習画面を分けることが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ください。また、Windows OSベースで実習が行われますので、Windows環境での講義受講をお勧めします。
- 講義の教案と実習ファイルは、セクション00にあります。
- 講義の音声音量がやや小さく録音されました。受講前講義の[プレビュー]授業をぜひ参考にしてください。
学習対象は
誰でしょう?
Pythonを使った機械学習に興味がある人
データに基づいて多様に分析し、それに基づいて未来を予測したい方
複雑な分析と予測をすばやく解決したい方
迅速かつ正確に分析された予測と結果で意思決定を効率的に進めたい方
前提知識、
必要でしょうか?
制限はありませんが、Python入門、実務講義を受講してから本講義を学習すれば、より簡単な理解が可能です。
Pythonデータ分析に関する講義を受講したり、Pythonを使ってデータ分析パッケージを利用した経験がある方におすすめです。
実習中心の講義で、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の活用をお勧めします。
Windows OSベースの実習環境を構成して進行される講義ですのでご参考お願いいたします。
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受講生
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受講レビュー
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回答
4.7
講座評価
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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
80件 ∙ (10時間 42分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
6件
4.7
6件の受講レビュー
受講レビュー 1
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平均評価 3.0
受講レビュー 1
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平均評価 5.0
受講レビュー 22
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平均評価 5.0
受講レビュー 23
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平均評価 5.0
受講レビュー 18
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平均評価 4.9
¥8,200
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