(更新) Python を利用したパーソナライズ推薦システム | 推薦アルゴリズム | 推薦人工知能
거친코딩
さまざまな推奨アルゴリズムの動作原理を理解することで、自分だけのパーソナライズされた推奨アルゴリズムを作成してみましょう。
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Recommendation System, Deep Learning(DL)
ABテスト実務者完璧ガイド
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！
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学習した受講者のレビュー
学習した受講者のレビュー
4.8
5.0
Seongmin Lee
92% 受講後に作成
お願いします。中級講義もぜひ作ってください！
5.0
임하경
100% 受講後に作成
お得な講義ありがとうございます～！
5.0
현주
32% 受講後に作成
就任なのにAB講義がよく聞きました。グッド
受講後に得られること
A / B Testのコア原理と概念
A / Bテストのための必須統計学の概念
A/B Test 模擬事例実習
あなたの悩みではありませんか？
🥲 A/Bテストが重要なのは分かりますが、なぜすべきか、設定する方法もわかりません。
🫠POやDAで就職しようとすると、 A/B Testの経験が優遇事項ですが、経験する方法がありません。
この講義の最大のキーポイント！ 🗝️
01. 現環境とできるだけ似ている
間接的にA / Bテストを経験
02.実際のA/Bテスト模擬事例として
設計から最終分析まで導出
こんな方におすすめですよ💪
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A/B Testを設計し、
意思決定が必要なPO
A / Bテストの結果を分析し、
洞察を導くDA
A/B Testを間接的に
体験したい就労生 or 大学生
こんなことを学びます📚
#1.
A/B Test コア基礎
A/B Testを始める前に必ず知っておくべき概念と基本コア原則を紹介しながら、実際のA/B Testを使用している優秀企業事例を紹介します。
- A / B Testとは何ですか？
- A/B Test 企業事例
- A/B Test 基本コア原則
#2.
必須統計学の概念
ちょうどA / B Testに必要な必須統計学の概念だけを集めました。
- Sample and Population, Sampling Method, P-Value, Confidence Interval
- Chi-Square Test, Hypothesis Test, Type 1 & 2 エラー
#3.
A/B Test 実験計画
A / B Testを実際に運用するための実験計画書の作成について詳しく説明します。
- A/B Test 実験計画書作成法
- 集団サイズ決定（最小サンプルサイズ）
#4.
サンプルドメインの紹介
A/B Test 模擬事例をご紹介するために、ランダムに作成したサンプルアプリをご紹介します。
- A/B Test サンプルドメインの紹介
#5.
A / Bテスト実験トピック1、2
それぞれ2回のA/B Test模擬事例を紹介し、実験計画書作成から分析結果導出まで説明します。
- 1-Pagerの作成
- 結果の解釈
#6.
A/B Test 留意点
A/B Test 実験をしながら、必ず留意すべき事項をまとめて説明します。
- 盗む問題
- Confounding Factor
- 初頭効果と新気効果
- 終了したA / Bテストの後続監視
受講前のご注意 *️⃣
- 学習資料
- 1～7講義まで講義に出てくるPDFを提供する予定です。
- 6～7講座に使用されるExcelファイルを提供する予定です。
- 選手の知識と注意事項
- 講義および学習資料の不正配布は禁止されています。
- 質問/回答は自由に受け取る予定です。
知識共有者の紹介✒️
こんな方に
おすすめです
学習対象は
誰でしょう？
事業 A/B Test 関与 PO &
A / Bテストが必要な職員に就職したいと思う就学生＆amp;大学生
前提知識、
必要でしょうか？
なし
6,993
受講生
110
受講レビュー
102
回答
4.8
講座評価
3
講座
🙌 自己紹介
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。
⭐️ メンタリング
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
🌈 メンタリングの進め方
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
🐯 結びの言葉
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！..
📨 メールでお問い合わせ
rough_coding@naver.com
カリキュラム
全体
25件 ∙ (2時間 47分)
講座資料（こうぎしりょう）:
授業資料
1. OT
06:42
2. A / B Testとは何ですか？
05:49
3. A/B Test 企業事例
06:18
4. A / Bテスト基本コア原則1
04:19
5. A / Bテスト基本コア原則2
02:08
6. A / Bテスト基本コア原則3
03:36
8. Sampling Method
06:29
9. P-Value
09:07
11. t test
05:02
12. Chi-Square Test
07:03
13. Hypothesis Test
06:53
講座掲載日:
最終更新日:
受講レビュー
全体
20件
4.8
20件の受講レビュー
sdyk03479010受講レビュー 1
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- seongminlee02083729
受講レビュー 6
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平均評価 5.0
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