ビジネスデータ分析 Part 2 - 基礎統計学

「データ分析のその先へ、予測モデルの設計から最適化まで（全29講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単なるライブラリの呼び出し方を超えて、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。

ソフトウェア開発ベース言語C言語入門コース

* 100% 実践型カリキュラム：文法の勉強ではなく、データを直接扱う実習中心の構成 * 機械学習の先手必勝コース：AI学習前に必ず知っておくべき前処理技法を完璧に整理 * データ分析ツールマスター：Numpy（数値演算）、Pandas（データ制御）の核心機能を攻略 * 視覚化インサイトの導出：Matplotlib、Seabornを活用したデータ視覚化スキルの伝授 * 統計の基礎固め：データの特性を把握する基礎統計およびグループ分析技法の学習

AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。本講座はAndroidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を使用しています。本講座はAndroidの全過程のうち、アクションバー、データ管理、リソース管理、センサー、ネットワークに関する内容が中心となっています。

最新のMaterial 3ライブラリを使用したAndroid 15バージョンアプリ開発 Part1 UIプログラミング講座です。

Unity 環境で C# を学習します。C# を学習しながら Unity 開発環境を自然に習得できるため、初心者開発者にとって非常に有益です。

"環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、データで売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅（全39講）"単にライブラリの使い方を習得するレベルを超え、実際のEC実務で扱うデータをデータサイエンスのプロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築とNumpy/Pandasの基礎から始まり、データの前処理、統計分析、視覚化、そしてビジネスシナリオに基づいたRFMセグメンテーションと仮説検証まで！データサイエンティストの核心的な能力を実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

このコースでは、リアクトを使用してフロントウェブを開発する方法を学びます。リアクトのためのJavaScriptコア文法、CDNベースリアクト開発、NPMベースリアクト開発方法を学習します。

このコースでは、VueJSの基本的な部分とミニプロジェクトによる実践的な開発方法を学ぶことができます。 VueJSを適用すると、Webアプリケーションの開発が容易になり、サーバーの負担を減らすことができ、最近トレンドになる開発方式です。このコースを学習すると、最近使用されているWeb開発方法で開発することができます。

レスポンシブWebページの作成に不可欠なHTML＆HTML5を習得することができます。

「基礎から7つのドメインプロジェクトまで、ディープラーニングのA to Zを完成させる（全41講）」 単にモデルを呼び出すレベルを超え、現場のトレンドであるPyTorch Lightningを活用して、クリーンで効率的なディープラーニングパイプラインを構築する方法を学びます。株価予測から生成AI、医療映像、サウンド分析まで、計7つのプロジェクトを直接実装し、どのようなデータを前にしても自信を持てるAIエンジニアへと成長しましょう。

: "数学的基礎から最新モデルまで、PyTorchで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なPyTorchの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へ踏み出しましょう。

: "環境構築から7つの実務プロジェクトまで、データドメインを横断するディープラーニング・フルスタックの旅（全35講）" 単にサンプルコードをなぞるレベルを超え、実際の現場で扱う多様な形態のデータをディープラーニングで料理する方法を学びます。CPU/GPU開発環境の構築から始まり、ゴミの分別（画像）、株価予測（時系列）、心電図の異常検知（AE）、アニメーション化（GAN）、医療画像セグメンテーション（U-Net）、サウンド分類（オーディオ）まで！ディープラーニングの核心アルゴリズムを、実践プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

: "数学的基礎から最新モデルまで、TensorFlowで完成させるディープラーニング・パイプライン（全44講）" 単にmodel.fit()を呼び出す方法だけを学ぶ時代は終わりました。人工ニューラルネットワークの根底にある微分と勾配降下法から、現場で不可欠なTensorFlowとKerasの活用法、そして画像や時系列データを扱うCNN/RNNまで！ディープラーニングの全過程を体系的に攻略します。 単なるデータ分析を超えて、人間の脳を模倣した人工知能が自ら学習し判断する、驚異のディープラーニングの世界へようこそ。

：「データ分析のその先へ、5つの実践プロジェクトで完成させる予測モデリング（全45講）」 データ分析は終えたものの、いざモデルを作ろうとすると途方に暮れていませんか？単にライブラリを呼び出す方法を超えて、タイタニック号の生存予測からスパムメッセージ分類まで、各アルゴリズムの作動原理と最適なモデル検証戦略を完全に自分のものにできるようサポートします。線形モデルから最新のアンサンブルアルゴリズム、そして自然言語処理（NLP）の基礎まで、現場で最も強力な威力を発揮するプロジェクトを体系的に攻略します。さあ、分析されたデータを基に未来を予測する人工知能モデリングの世界へ踏み出しましょう。

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。本講座は、Androidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。本講座は、Android開発の全過程の中で3つのプロジェクトを実際に遂行する過程です。プロジェクト遂行時には、Hilt、Retrofit、RoomDatabase、MVVMなど、現場で実際に使用されている高度な技法を習得することができます。さらに、Android開発ツール内でGeminiを活用したライブコーディングを行い、AIを利用した生産性の向上を図ることができます。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。

現在、AndroidはJava言語とKotlin言語で開発することができます。 どちらの言語を使用しても、同じAndroidアプリケーションを開発することが可能です。 本講座はAndroidアプリケーション開発の基礎から応用まで大部分の内容を扱っており、基礎的な内容からすべてKotlin言語を用いてコードを作成しています。 また、Googleの最新UIライブラリであるMaterial 3を利用しています。 本講座はAndroidの全過程のうち、メニューとAndroidアプリケーションの構成要素、スレッド、Fragmentに関する内容が中心となっており、次回の講座ではより深い内容を扱う予定です。 私たちソフトキャンパスは、常に最新の講義を提供できるよう努めてまいります。ありがとうございます。

Unity6を活用したハイブリッドカジュアルゲームを制作することができる。

2024年の最新バージョンと17時間48分のランニングタイム このコース一つでkotlin完全征服することができます。

c#言語を基盤に、Unityを利用して、段階的にディフェンスゲームの制作を習得します

"環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、データで売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅（全39講）"単にライブラリの使い方を習得するレベルを超え、実際のEC実務で扱うデータをデータサイエンスのプロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築とNumpy/Pandasの基礎から始まり、データの前処理、統計分析、視覚化、そしてビジネスシナリオに基づいたRFMセグメンテーションと仮説検証まで！データサイエンティストの核心的な能力を実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。

"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。

Hadoopとビッグデータを学びたい学生は、このコースを通じてビッグデータの世界を体験する素晴らしい発展を祝います！

"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。

Microsoft AZ-900資格を同時に目指し、理論的土台を築く特講であり、2025年5月基準の出題範囲を反映した最新コンテンツとして、コアデータ概念、Azureのリレーショナルデータ、Azureの非リレーショナルデータ、Azureの分析ワークロード関連内容を、理論と実習を兼ねた形で提供することで、資格取得はもちろん、データ専門家への第一歩を踏み出す有意義な教育機会として活用可能です。

ビッグデータ分析に必要なコアPython文法を確認し、さまざまな例を通じてビッグデータファイル処理および視覚化方法などを提示しました。

「基礎から7つのドメインプロジェクトまで、ディープラーニングのA to Zを完成させる（全41講）」 単にモデルを呼び出すレベルを超え、現場のトレンドであるPyTorch Lightningを活用して、クリーンで効率的なディープラーニングパイプラインを構築する方法を学びます。株価予測から生成AI、医療映像、サウンド分析まで、計7つのプロジェクトを直接実装し、どのようなデータを前にしても自信を持てるAIエンジニアへと成長しましょう。

ログプレソを介してデータを収集し、収集したデータをクエリが可能に正規化する方法を習得するためのプロセスです。このレッスンでは、コレクターを設定することでデータを収集する方法、さまざまな形式で混在して入ってくるデータを解析する方法、リモートサーバーにエージェントをインストールしてコレクターを生成する方法について学ぶことができます。

SQL の基本要素に関する詳細な講義と実習を通じて、揺るぎない骨組みを作り、SQL 分析の専門家として成長できるようにサポートします。

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。

熾烈で複雑な半導体プロセス分野の就職市場で、他の人が見過ごしやすい重要な力量を紹介します。

この講義を通じて、受講生はビッグデータ公募展や自訴書など実際の資料を確認し、勉強と就職準備の方向をとることができると予想します。

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。

独学でインターネットを調べながら学ぶには非常に難しいGA4（Googleアナリティクス）eコマース設定の核心を、実習を通して学習できます。パフォーマンスマーケターや、GA4のeコマース設定を初めて行う初心者エンジニアの方々も簡単に理解できるよう、実際にcafe24のデモショッピングモールに一つひとつ設定しながら練習することができます。エンジニアの役割はChatGPTに任せて実習を進めるため、専門的な開発知識がないマーケターやPM、プランナーの方でもGA4のeコマース設定について学ぶことが可能です。

Apache Airflowを活用したデータパイプライン構築過程を基礎から実戦まで学習します。Airflowの核心概念とアーキテクチャを理解し、動的DAG、並列処理、分散処理、Custom Operatorなど実務でよく活用される高級設計パターンを実習を通じて身につけます。PythonとDockerで実習環境を構成し、実際のワークフローを設計し運営できる実戦力を育てます。

mongoDB、NoSQLは最近多く聞こえますが、まだ見知らぬデータベースですか？リレーショナルデータベース（RDS / SQL）のように使用していませんか？いくら良い技術も正しく使用しないと逆効果が発生します。だからモンゴディビの使用失敗事例もしばしば見えます。このレッスンでは、mongoDBをできるだけmongoDBで使用できるように、基本概念から実務ノウハウまで教えていきます。

ADsP資格証All-In-One講義！超短期完成！参考書籍：「みんなのADsPチートシート」https://wikidocs.net/book/18829

ADsP要約本 + 過去問解説。2025年8月46回試験反映！（随時更新！）

実務で本当に使えるOCR技術を、しっかり学びたいならこの講座一つで完結！ 非定型文書や複雑なレイアウトでも98%以上の精度を目指し、最新のSOTAモデルと実践ノウハウをもとに企業レベルのOCRプロジェクトを一緒に構築していきます。

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。