ADsP 2週間合格オールインワンパス

Pythonが初めてで、実技に不安を感じていませんか？ 10年以上にわたってデータ分析を教えてきた講師が、変数1つから始め、1タイプの前処理、2タイプのモデリングとresult.csvの提出、3タイプの統計検定まで、全81講義で引き上げます。各動画で空欄付きのノートブックを用意し、試験会場と同じ実習環境で実際に手を動かして進めるため、見て終わる学習ではなく、しっかり身につく学習になります。自己診断で自分のトラック（完全初心者6週間・経験者3週間・試験2週間前）を選び、必要な分だけ受講してください。

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非専攻者や初心者の方がビッグデータ分析技師の実技試験に早く合格できるよう、ご案内します！ 理論は軽く、実践は確実に。複雑な基礎知識がなくても、過去問題を中心に、試験に必ず出るポイントだけを集中的に学習します。

ビッグデータ時代！ データを分析・活用するための統計は必須！顧客と市場への洞察を抽出して活用できる基本的な統計常識について説明します。

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経営情報可視化能力実技試験に必要なTableau（タブロー）可視化ツールについて学びます。 もう迷わずにチャレンジしてみましょう！

標本分布、仮説検定、回帰分析、ロジスティック回帰などの実務的な統計手法をRで直接実装し、解釈する深化過程です。ChatGPTやGeminiなどのAIチューターを活用し、コードの生成から分析結果の解釈、レポート作成までを学習することで、データ分析能力を一段階高めることができます。

複雑なデータ分析、どこから手をつければいいか途方に暮れていませんか？私が積み重ねてきた実践ノウハウで、RやAI Tutorの活用法を明快にお教えします。

サムスン電子DS部門のメモリ・S.LSI・Foundry・TSP・AVP評価および分析、SKハイニックスのPE・AE・Solution PEを目指しているものの、事業部と職務の違いで行き詰まっている就職準備生のための講義です。 製品評価職務の実際の業務フローを基準に会社別の職務名を整理し、自身の専攻経験を自己紹介書や面接で活用できる職務言語に変換する方法を学びます。 アナログ回路設計、Verilog/FPGA、工程実験、データ分析の経験などを、歩留まり・Wafer Map・Shmoo Plot・不良分析といったキーワードと結びつけ、志望戦略を立てることができます。

ビッグデータビジネスの核心を理解し、現場でマーケティング戦略にどのように活用するかについてのインサイトを提供します。

Rプログラミングについて全く知らない方を対象とするRプログラミングの基礎を固める授業です。

非専門家の目線で、32種類のデータ視覚化手法を非常に素早く、分かりやすく解説します！

本過程は、Pythonを用いた機械学習のための数学および統計の基礎内容を実習する過程です。機械学習やディープラーニングはプログラミング能力も必要ですが、原理を把握するためには数学的な背景が必要となります。本過程を通じて、人工知能に必要な基礎数学を段階的に習得することができます。

「クジラが取引所に送金した」という書き込みを見て、イーサスキャン（Etherscan）のリンクをクリックしたことはありませんか？そして、意味不明な文字列ばかりの画面を見て、そのままウィンドウを閉じてしまったはずです。この講義では、その画面の読み方を解説します。セキュリティ分野で14年の経歴を持つ講師が、コードを一行も書かず、無料のツールだけでウォレット・取引・トークンを直接確認する方法を15回の講義にまとめました。これからは他人の言葉ではなく、オリジナルの記録で判断してください。

シリコンバレーのソフトウェアエンジニアからビッグデータの処理方法を学び、Apache Sparkでビッグデータコードを開発する方法をPythonを使って学びます。現在14年間ソフトウェア開発者として、Webアプリケーション、ビッグデータ、SRE & DevOpsまでPythonで処理しています。Pythonを使って、ビッグデータ職種で必ず知っておくべきApache Sparkについて、簡単に深く学べる機会を絶対に逃さないでください!

Rプログラミングを利用して、誰でもビッグデータ分析ができるように、データの基本的な概念、Rの有用な関数とパッケージ、データ分析の実習を盛り込みました。

"ビッグデータ+AIフルスタック開発" - AIに生命力を吹き込むビッグデータ構築過程をパイロットプロジェクト形式に進めます。 ニーズを把握し、段階的にプラットフォームを構築し、スマートカーデータのナビゲーションと分析を行います。

40講義の体系的なカリキュラムを通じて、AIの基礎理論から各アルゴリズムの応用AI技術まで学習します。数学的な直感とRコーディングアルゴリズムの学習および実習を通じて、データ分析、機械学習、およびその応用ツールのアルゴリズムのモデラーを構築し、選択・活用する内容まで、即座に適用可能なAIモデル開発能力を身につけます。

ついに皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

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