
ABテスト実務者完璧ガイド
거친코딩
AB Testの人気と関心が爆発的に大きくなるだけに、国内初のAB Test講義を今すぐお知らせします!
초급
AB test, Statistics
機械学習に初めて接する方に勉強の方向性と基礎の概念をしっかりと握ります。
受講生 5,617名
難易度 初級
受講期間 無制限

学習した受講者のレビュー
5.0
Sona Lim
Google Colabに対して拒否感がなくなり、 講義案がブログに上がっていて簡単に復習ができていいですね!
5.0
동해물과백두산이마르고닳도록
素晴らしい講義です
5.0
현주
ラフコーディング様とメンタリングしてとても満足してこの講義も聞くようになりましたがやはり講義力も良く、授業内容も分かりますね!ありがとうございます〜!他の講義ももっとアップしてください!
Pandasライブラリによるデータの前処理と加工
MatplotlibとSeabornライブラリによるデータの可視化
サイキランライブラリを活用した機械学習理論と実践
Kaggleデータを活用した実践練習
「ラフだがお得な」ラフコーディングとともに、
基礎から積み重ねるPythonマシンラーニング📖
機械学習を始めるためには必ず知っておく必要があります
基本ライブラリと
実際の機械学習モデルについて学びましょう!
#Pandas #Matplotlib #Seaborn
最近人気のある機械学習
良いことはわかりますが、
どこから始めるのかとても大変です。
機械学習をすでに学んだ
適用しているのですが、
私が正しく知っているのが正しいかどうかわかりません。
日が経つにつれて重要性が高まっている機械学習!
機械学習とは、データを持ち、さまざまな統計的アルゴリズムを活用して学習するようにコンピュータをプログラムすることです。
しかし、なぜ機械学習を使用するのか知っていますか?
従来の手法でサービス内のスパム処理用のフィルタを作成する場合を例に挙げます。
この場合、次のようにスパムフィルタを作成します。
上記の方法は簡単に見えますが、問題がますます複雑になり、ルールが増えるとメンテナンスが難しくなります。
一方、機械学習を活用すると、スパムで発生するパターンを自動的に学習することで、メンテナンスの容易さと精度をはるかに効果的に向上させることができます。
今日、機械学習技術が人々に広く知られ、多くの愛と人気を得ているだけに、市中に関連講義が本当に多いです。しかし、ほとんどの講義はほぼ同じパターンで、テーマや概念についてのみ固く説明しています。実際、どのように適用され、使用できるかについては説明が不足している状況です。
それで、この講義は他の講義のようにまさに機械学習というテーマには入りません。
代わりに、実際のデータを持って自由自在に前処理して視覚化しながら、実際の機械学習をしてみる前に、必要なライブラリについて学んだ後、全体的な機械学習の概念について学びます。
💡 機械学習を開始するための方向設定ができます。
💡機械学習の基本概念を確実に学ぶことができます。
💡機械学習に加えて、分析に必要な能力を養うことができます。
これまで積み上げたノウハウを基に、機械学習を効果的に学ぶのに役立ちます。
機械学習、一緒に挑戦してみませんか?
Pythonデータ分析
興味のある方
機械学習の勉強
初めての方
データ前処理、加工を
学びたい方
機械学習理論
復習したい方
選手の知識を確認してください!
Kaggle
Pandas
Matplotlib
Scikit-Learn
コアだけがしっかり!
市場の他の多く
機械学習講義とは異なり、
必ず必要な内容のみ
まとめてご紹介します。
実習でレベルアップ
理論にとどまらず
サイキランビルトインと
キャグルデータを活用した
実習を提供いたします。
初心者のための機械学習
Pythonの基礎を知っている
初心者の目の高さに合わせて
難しくない
概念を学ぶことができます。
データ分析も?
機械学習の概念だけでなく
データ分析に必要
ライブラリの活用に
についてもご紹介します。
✅これまでの機械学習を学び、経験した過程で体得したノウハウを通じて効果的な勉強法をお知らせします。
✅ 全体的な機械学習モデルの理論講義を通じて、混乱した概念を思い出させるのに役立ちます。
✅勉強しても難しいことがある場合は、質問を自由に残してください。答えで解決します。
受講前に参考にしてください!
今知識共有者のラフコーディングのVLOGをチェックしてください! 🐯
学習対象は
誰でしょう?
機械学習に興味のある人
機械学習入門者
Pythonの可視化を学びたい人
データの前処理と加工を学びたい人
前提知識、
必要でしょうか?
Python
6,993
受講生
110
受講レビュー
102
回答
4.8
講座評価
3
講座
こんにちは。荒削りですが、本当にためになるデータアナリスト、「コチンコーディング(荒削りなコーディング)」です。
高麗大学校 統計学科 (卒業)
高麗大学大学院 ビッグデータ融合学科(在学)
QS世界大学ランキング 評価委員
高麗大学 SW中心大学 人工知能深化課程 修了
高麗大学校 KUCC(コンピュータサークル) セッション長
高麗大学 学科首席5回、全学首席1回
ビッグデータ分析技師資格証
データ分析準専門家(ADsP)資格証
私は現在「ネカ(NAVER・Kakao)のいずれか」で Pythonおよび可視化ツール(Tableau)を活用し、データの収集、加工、分析、予測、可視化、業務自動化を行っています。
データ分析職を夢見る学生のための効率的な勉強法
データ分析の実務に携わっているジュニアアナリストのための相談
現職でIT職種ではありませんが、IT技術を活用して自身の業務に適用したい方
Zoomを通じた非対面方式で進行
準備物:コンピュータ、カメラ、イヤホン
事前に準備した質問事項、または現在の状況に合わせてメントリングを進行
何事も始まりが最も重要です。熱い情熱を持って、成し遂げたいことを必ず実現させましょう!..
rough_coding@naver.com
全体
25件 ∙ (9時間 0分)
全体
48件
4.9
48件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
Google Colabに対して拒否感がなくなり、 講義案がブログに上がっていて簡単に復習ができていいですね!
満足していたなんて私がもっと嬉しいですね~! その講義のすべての講義の内容とソースコードが述べたように、ブログに掲載されています。 学習してから詰まっている部分はブログを参考にしていただければ幸いです。 一生懸命学習される様子にいつも応援いたします。 ありがとうございます。 -ラフコーディングドリーム-
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
ラフコーディング様とメンタリングしてとても満足してこの講義も聞くようになりましたがやはり講義力も良く、授業内容も分かりますね!ありがとうございます〜!他の講義ももっとアップしてください!
ああ!メンタリング後に講義も聞きましたね! 10月末に個人化推薦システム講義でお会いしましょう:) -ラフコーディングドリーム-
講師 年金データに関する質問です 練習データ url: https://drive.google.com/drive/folders/149jcCyJFKKG5MFaPNWnYYqM2EkzgRz2P?usp=sharing 新しいデータフォルダの作成(machine_learning_data)とファイルのアップロード 上記の場所に入り、 "machine_learning_data" という共有フォルダが表示されますが、 その中にはjpgファイル、cvsファイルだけがあり、講義に関連するファイルは見つかりませんでした もし私が間違った場所を探しているなら、教えてください。
受講レビュー 5
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
Pythonの基礎文法からモデリング、そしてケグルからまさにケーススタディまで適用させることができてよかったです! このくらいのクオリティが無料講義だなんて.. シリーズ講義期待してみます :)
たくさん助けられたなんて私が嬉しいですね! より良い講義でお会いしましょう。 -ラフコーディングドリーム-
無料
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