現在最強のクロール技術: ScrapyとSeleniumを征服

こんにちは。

長い準備の終わりに、初めてのPythonマシンラーニングブートキャンプ講義を100％オープンすることになり、共有をいたします。
講義オープンに遅れとなった部分もあり、オープン期間中、最大割引もかけました。

本講義は、私が試行錯誤した部分を改善して作った講義です。
私が機械学習/人工知能技術を身につけ始める時が、7年前です。最初は人工知能技術を身につけてみましたが、人工知能の原理だけをしばらく聞く風に、疲れてあきらめたりしました。また、マシンラーニングも身につけてみましたが、数学的証明と線形代数だけ身につけ、あきらめたりもしました。

今から見れば、人工知能であれ機械学習技術を身につけるには、次の手順でやればはるかに簡単に身につけられたようです。
Python -> pandas ->機械学習の主な概念+機械学習の実践適用のための多様な実践技術 ->人工知能

機械学習は人工知能を含む最も基本的な概念が含まれています。関連する特別な事故も含まれています。また、概念と実際の機械学習を実際の問題に適用するときに使用する特別なさまざまな手法もあります。実際の問題で核心概念と実際の問題に適用する技法を身につけ、適用してみて、機械学習の適用にまず慣れれば、より関連技術の理解度が高まります。これを基に人工知能技術を身につければ、より簡単に身につけ、全体的に身につけて活用できます。

機械学習があまりにも膨大で、数学的な部分まで入ると、いくつかの学問集合体の性格もあり、こういう部分をどうすれば、必要な部分をうまく整理し、集中して、実際の問題に使われる技法とともに身につけることができるかを悩むで作った講義です。やむを得ない既存の講義だから、さらにやはり時間がかかりました。

開発者でも、機械学習/人工知能は見逃せない、ちょっと曖昧な技術のようです。 、データ科学キャリアをお考えの方も関連技術を早くおなじみにして、データ科学キャリアのお出迎えの役割をという講義を目指しました。

今後、次のようにデータロードマップのとおり、人工知能講義も用意してオープンいたします。
どうぞ是非役に立ち、講義が真の印象深い講義になることを願います。
ありがとうございます。

データサイエンスロードマップ

1. Pythonとデータ収集（クロール）の基本（PythonとWeb、データの理解の基本）
2. ScrapyとSelenium征服（既存の最強クロール中級技術と関連IT知識）
3. SQLとデータの保存/分析の基本（データの保存/分析）
4. NoSQL（mongodb）ビッグデータ基本（ビッグデータの保存/分析）
5. 初めてのPythonデータ分析（データ前処理とパンダ、最新の可視化） [データ科学 Part1]
6. 初めてのPythonマシンラーニングブートキャンプ
7. AI人工知能ブートキャンプ(データ予測自動化、22'上半期) [データ科学 Part3]