【ビッグデータ分析技師（※韓国の国家資格）】Rで学ぶアソシエーションルールマイニング：Aprioriアルゴリズムとマーケットバスケット分析の実践

ビッグデータ分析技士実技試験の最大の難関であるGoorm（Goorm）環境に、アルゴランが提供する実習プラットフォームで万全に備えます。作業型1・2・3タイプの過去問題を実際の試験環境と同じ方法で繰り返し練習し、コードを暗記するのではなく、試験会場での感覚を身につけます。 Colab・Jupyterとは異なる環境でも手が先に動くように鍛える、実戦重視の講座です。

Rでビッグデータ分析記事実技を準備する方が試験に備えてお手伝いいたします。ビッグデータ分析記事実技試験に出題された問題をもとに、必要な部分だけを選別してお知らせします。コースを完了すると、ビッグデータアナリティクスの実機合格に一歩近づくことができます。 最近、テストの投稿問題をレビューし、関連するスクリプトとデータをアップロードしました。 最近の試験についても確認してください。

分析モデルの評価プロセスから分析結果の解釈と活用まで、 誰もが自ら、上手く！的確に！スッキリとセンス良く活用するビッグデータ分析！

ビッグデータの理解から実際の分析企画まで、 体系的な教育で資格取得の準備を今すぐスタート！

データアナリストのために準備した "実務例に基づくデータ分析"講義です。

講義名：ビッグデータ分析技師 実技合格コードブック ビッグデータ分析技師の実技試験を準備する受験生のための、実践中心の資格試験対策講義です。 従来の講義で、膨大な理論や試験に直接必要ではない内容まで学習しなければならない負担を軽減するため、実際の試験問題を解くのに必要な核心概念とコードだけを厳選して構成しました。 全23講で構成され、Pythonの基礎から、作業型第1類型（データ処理）、第2類型（機械学習）、第3類型（統計分析）まで、段階的に学習します。 単に完成したコードを見せるのではなく、コードの役割や記述する理由を説明し、受講生が実際に手を動かしながら問題解決能力を身につけられるように制作しました。 主な講義構成 試験に必要なPythonおよびpandasの核心基礎 作業型第1類型のデータ処理および実践問題の解法 作業型第2類型のデータ前処理、機械学習モデリングおよび予測結果の提出 作業型第3類型の統計検定および回帰分析 各回の実践問題の解法およびコードの復習 試験体験環境の活用方法と試験直前の最終整理 提供される学習資料 核心概念と解法コードをまとめた電子書籍 実際に実行しながら学習できるPython実習ファイル 各回の問題および解説資料 試験前の最終整理資料 この講義の核心的な目標は、受講生が不要な学習に時間を浪費せず、試験会場で自らコードを記述して問題を解決できるようサポートすることです。 Pythonの基礎に不安がある受験生も順番に学習できるよう構成しており、核心コードの学習から実践問題の解法まで、一度に準備できる講義です。

R ベースのデータ ビジュアライゼーション📊を最も簡単に説明した講義。 (ほぼ) すべてお教えします😎。 最後には、COVID-19 💉ワクチン接種データを地図🗺️に散布してみます!

🔥32時間のオールインワン講義を最後まで受講する時間がないなら？ビッグデータ分析技師の筆記試験4科目を4時間台に凝縮しました。過去問のアレンジ問題で概念と実際の出題をすぐに結びつけ、150pの講義資料と13pの試験会場用仕上げノートまでお渡しします。

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。

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。

Rプログラミングのためによく使用される関数とコードを効率的に記述する方法と中級技術について説明します。

ChatGPTやGeminiなどの生成AIとGoogle Colabを活用して、学生一人ひとりに合わせたAIチューターとAIアバターを直接設計・制作します。プロンプトエンジニアリングからデータ分析、進路・進学相談が可能なAIキャリア探索プラットフォーム（AI Career Exploration Platform）の構築まで、教育現場ですぐに活用できる実践的なプロジェクトを完成させます。

複雑な形状のデータ群を発見するDBSCANアルゴリズムの基本原理を理解し、Rを活用して実データに適用する方法を学びます。コア点、境界点、ノイズ点の概念から、パラメータの調整、可視化、結果の解釈まで、一連の流れを実践しながら、密度ベースのクラスタリング分析のスキルを身につけます。

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。

私たちは、ディープラーニング、人工知能という未知の世界への長い旅に出ようとしています。 複雑な式とコーディングは少し後ろに行き、RとKerasという翼をつけて出発するようにします。

データ視覚化の本質を科学的な正確さと美的表現のバランスとして理解し、色彩・記号化の原則からグラフデザインまで体系的に学習します。認知科学的な原理に基づいた視覚的属性を活用し、実務において信頼性と説得力を備えたデータコミュニケーション能力を完成させます。

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