聞くだけで合格できるビッグデータ分析技師の実技文法 A to Z（第1・2・3類型 全30講）

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。

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。

"トレンドを追うことも重要ですが、揺るぎない基礎が本当の実力を作ります" この講義はデータサイエンスの流れを理解し、最も実用的な技術からしっかりと身につける初級コースです。

Pandas（パンダス）は、Pythonで最も広く使われているライブラリの一つです。データ分析に欠かせない要素として定着したPandas。皆さんは<一発で終わらせるPandas>講座を通じて、Pythonデータ分析の必須ライブラリであるPandasのすべてを学ぶことができます。

この講義を通じて、SQLとデータベースの理解、SQL文法、実際に活用するためのデータベース設計、プログラミングによるデータベースの活用、データ分析の活用事例まで学ぶことができます。

バックテストの結果表は、通常、税引前です。手数料と3種類の税金を組み込んだPythonバックテストエンジンを作り、ルールと合格基準を結果より先に書き留めたうえで、後の期間だけを使って判定する手順を、実際のコードと結果そのままに示します。

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

最新のスタートアップで活用されているフルスタックおよびデータサイエンス技術の基盤技術の一つである、ビッグデータを扱えるNoSQL技術を身につけます。MongoDBはNoSQLの中でも特に習得しやすく、すぐに活用できる技術です。本講義では、短時間でMongoDBの基礎を学び、PythonでMongoDBを操作・活用できる技術まで習得していきます。

講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に応用できるよう、従来の講義とは異なる形で新たに構成した講義です。

このOnline Classesは、Transformerを単に「実装する方法」ではなく、 なぜこのような構造が作られたのか、各モジュールがどのような役割を果たすのか、 そしてモデル全体がどのように動作するのかを設計者の視点から解剖する過程です。 Self-AttentionとMulti-Head Attentionの内部計算原理を深く分析し、 Positional Encoding、Feed-Forward Network、Encoder・Decoder構造が どのような限界を解決するために登場したのかを数式・論文・実装コードで直接確認します。 Attentionから出発してTransformer全体の構造を直接組み立て、 実際に学習まで実行しながらモデルがどのように動作するのかを体得します。 このOnline Classesは「Transformerを完全に理解したい人」のための 最も構造的で実践的なロードマップです。

このレッスンでは、Python（Python）を活用して、さまざまに動作するサイトからデータを取得（クロール）するテクニックについて学び、それを応用して実践に直面するさまざまな例に直接適用します。これにより、与えられたコードをコピーして貼り付ける方法の一次元的な業務自動化ではなく、Webが動作する基本原理の理解に基づいた実践問題解決中心の技術について学び、これにより皆さんは今後どのサイトでもデータを収集して処理する能力を持つことができます。また、この過程で発生するさまざまな例外状況をどのようにコードで解決するかについての学習を行い、最終的には日常で発生するさまざまな問題をプログラム的思考で解決して自動化することができます。

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。

- Kaggleコンペ実践プロジェクト：データ探索から提出まで - チュートリアルの次は、本物のKaggleコンペを最初から最後までやってみよう Kaggleに登録し、タイタニックのチュートリアルまで終えたものの、いざ本物のコンペを前にすると、どこから手をつければよいのか分からず途方に暮れていませんか？他人のノートブックをコピーして提出するだけでは、「なぜ自分のスコアは上がらないのだろう？」という壁にぶつかります。 この講座では、実際のKaggleコンペに取り組み、データ探索、検証設計、特徴量エンジニアリング、モデリング、提出までを最初から最後まで一緒に進めます。コードを暗記するのではなく、「何を、なぜ試し、その効果をどのように検証するのか」というコンペにおける思考の流れを身につけていただきます。[ご自身のコンペ参加・受賞経験または実務経験を一言]

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。

Pythonクオンツ投資とともに、データに基づいた投資戦略を立て、戦略に従った投資を行ってみましょう。様々な資産配分戦略を実装し、最終的に自分だけの投資戦略を作り上げることができます。

初の国家公認AI資格試験、短期合格を目指そう！ 講師自らが試験を受けて再構成した実戦問題の解説3回分とコードテンプレートを提供します。

AIで皆さんの株式投資を革新しましょう！この講座では、NASDAQ上位25銘柄を対象に、実際に動作するAI自動売買システムを自分で作ります。韓国投資証券APIを使った模擬投資で経験とノウハウを積み、実際の口座でAI株式自動売買に挑戦できる特別な機会をご提供します。株式投資初心者の方もご安心ください。株式投資の基礎知識や、なぜ米国株に投資すべきなのかをわかりやすく解説し、すべてのソースコードとリモートサポートもご用意します。これからの60年間、私たちの人生において投資は必須です。皆さんと一緒に歩むAI投資パートナーを、自分で作ってみましょう！

Docker を使用して、クラウドにディープラーニング分析環境を作成できます。 Google、MS などの管理する Docker イメージとクラウドを組み合わせることで、コンピューターで最新のディープラーニング分析方法を使用して作業を行うことができます。

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