ビッグデータ分析技士 実技過去問 完全攻略 [第12回追加。全回収録・随時更新・専用実習環境提供]

ビッグデータ分析記事の資格を取得するための完璧なロードマップ！ データ分析初心者から専門家まで合格するための体系的な学習コースを提供します。

データの前処理過程から統計手法の理解まで、 専門的な知識がなくてもすぐに始められる資格試験対策！

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。

分析モデルの設計過程から高度な分析手法まで、 非専門家でもすぐに始められるビッグデータ分析資格！

Python初心者の目線に合わせ、最も簡単で最も実践的な過程として企画された入門講義で、Streamlitを活用した直感的なダッシュボード、デプロイのためのGoogle Cloud Platformなどを学びます。また、ビッグデータ分析技士の実技準備も同時に行うことができます。

1. 国内唯一の国家公認AI資格、AICE Associate合格のための模擬試験問題解説 2. 実際のAICE Associate出題問題と同一形式の模擬試験12回分の解説講座

本講義は、推薦システムの基本概念からディープラーニングの適用原理までを扱います。協調フィルタリング、コンテンツベースフィルタリング、ハイブリッド推薦システムなど、多様な推薦アルゴリズムを学びながら、推薦サービス開発のための実務能力を養いましょう！

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。

社会調査分析士2級実技試験合格のためのSPSS核心機能を短期間で学習します。データ入力から記述統計、交差分析、t検定、分散分析、相関・回帰分析まで、解答例とともにSPSSのノウハウを習得し、実技試験を完璧に攻略します。

この講義は「もし自分がタイタニックに乗っていたら、果たして生き残ることができただろうか？」という問いから出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、それをウェブでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを用いたディープラーニングモデリング、FastAPIによるバックエンドサーバー構築、Next.jsによるユーザーインターフェースの実装に至るまで、AIとウェブ開発の全過程を実習します。

国家技術資格証 ビッグデータ分析記事実技 with Python 講義です。皆さんの合格を応援します！

Pythonの文法は知っていてもサービスを作るのが難しいという問題を、NAVERでの実務経験と段階的な実習で解決します。

データサイエンスの実践で役に立つPandas命令を短い講義形式で紹介し、講義で使用されているすべてのコードをFitHubで直接見て、ダウンロードして練習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。

AIを活用して売上・在庫データを分析し、根拠に基づいた発注案を作成する実践中心の講義です。 AIに目標や制約条件、希望する成果物を正確に伝える方法から、売上分析、需要予測、多品目発注の最適化までを一貫して学びます。 提供された教育用データ・プロンプト・コードを使って計算結果を確認し、条件を変更しながら意思決定の根拠を検証します。 最後には30商品の発注案と1枚の意思決定レポートを完成させ、就職準備や実務能力の向上に活用できます。

AIエンジニア入門者のための講義は、データ処理からモデル開発、クラウドとMLOps、そして倫理的考慮まで、全過程を短期間で体験できるように構成されています。単にモデルを作るだけでなく、実際のサービスへとつなげる過程を理解し、実務感覚を身につけることに重点を置いています。AIを初めて学ぶ方も無理なく進められるよう、実習と例題を交えて進行します。

クォント投資のためのPythonトレーディングルームの作成Part 3では、ポートフォリオ理論と実戦投資に必要な概念とコードで実装する方法について学びます。パート1＆amp; 2では、金融データ分析のためのコード実装方法について主に学んだ場合、パート3では、クォント投資の重要な部分を占める＆＃x27;ポートフォリオ＆＃x27;について学びます。なぜポートフォリオを作るのですか？という疑問を持ってポートフォリオ理論を学び、これをPythonで実装したり、実戦ポートフォリオ投資に必要なコード実習も進めます。 その講義を通じて、あなただけのポートフォリオ投資に役立つことを願っています。

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銘柄を対象とした、実際に稼働するAI自動売買システムを自ら構築します。韓国投資証券APIを使って模擬投資で経験とノウハウを積み、実際の口座でAI株式自動売買を行える特別な機会を提供します。株式投資初心者でも問題ありません。株式の基礎概念や、なぜ米国株に投資すべきなのかを分かりやすく解説し、すべてのソースコードとリモートサポートまで提供します。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。皆さんとともに歩むAI投資パートナーを、自ら作ってみましょう！

機械学習を学ぶと、精度を上げる方法を身につけます。ところが、そのモデルを実際のチップに載せようとした瞬間、誰も教えてくれなかった疑問が残ります。このモデルは何回乗算を行うのでしょうか？何をどれだけ記憶しておく必要があるのでしょうか？現在目標としているチップの仕様で、その要求に対応できるのでしょうか？ 機械学習の教科書は精度について語り、半導体の教科書は回路について語りますが、その間をつなぐ資料はほとんどありません。私はRISC-V CPUとNPUをFPGAで実装しながら、この隔たりに何度も直面しました。精度が最も高いモデルが、実際にはボードに収まらないという状況です。 本講座では、6つのアルゴリズムをPythonで実際に作りながら、作るたびに乗算、比較、メモリ、精度を測定します。そして、その値を実際のFPGAボードのリソースに換算します。乗算が何回という言い方だけでは規模を推し量れませんが、ボードの何パーセントかと言われれば判断できるからです。 9つのLabを経て6つのモデルを1つの表にまとめると、予想とは異なる全体像が見えてきます。乗算を数えるために9つのLabを費やしたのに、実際に足を引っ張っていたのは乗算ではありませんでした。その後、実数を整数に落とし込み、桁数を管理し、回路を評価する基準まで作ります。 FPGAボードは必要ありません。Pythonだけで進め、ボードは測定値を換算する基準としてのみ使用します。

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。