非専門家でも無理なく完走できる【データ分析特化型・基礎Python】講座！ChatGPT活用の基礎もあわせて習得し、データ分析とAI活用の『スタート地点』を作りましょう。データ分析に必須の事前学習から、『データ分析講師』による最適化されたカリキュラムで学ぶため、スピーディーでありながらも深い基礎力を養うことができます。コーディング学習に必要な勇気と自信を育み、今後のデータ分析学習の方向性まで提示します。

"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。

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。

ビッグデータを処理するというのは、Pandasでデータを処理することと何が違うのでしょうか？ビッグデータ処理の必須フレームワークであるSparkについて学んでみましょうか？

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。

AI時代が到来し、データパイプラインの構築は企業の競争力を左右する核心的な力量として位置づけられています。最も広く使用されているAirflowを活用し、効率的なデータパイプラインを構築するノウハウを、実戦経験と豊富な講義経歴を持つシリコンバレーの専門家（元Udemyデータチームヘッド、現サンノゼ州立大学データ修士課程教授）から直接学んでみましょう。

コーディング経験がなくても、Cursor AIと一緒なら実際の業務を自動化するプログラムを自分で作ることができます。 この講座は、PythonとCursor AIを活用してニュースのコメントを自動で収集し（Crawling）、CSVファイルに保存した後、世論と感情を分析する一つの完成したプロジェクトを作り上げる実践的な内容です。 単にコードを入力していくだけの講座ではありません。Cursor AIに効果的に質問する方法、開発環境の構築、自動化プログラムの作成、エラーの解決まで、実際の開発プロセス全体を体験できるように構成されています。 講座を進めながら、PythonのインストールからCursor AIの設定、業務自動化の基礎、ニュースコメントのスクレイピング、CSVへの保存、感情分析、そして実際のプロジェクトで発生するエラーの修正方法まで、段階的に学ぶことができます。 プログラミングを初めて学ぶ方でも、AIと一緒に開発する方法を自然に身につけ、繰り返し行う業務を自動化し、データを活用する実務能力を高めることができます。

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。

データパイプラインを効率的に作成し管理するためのOrchestrationツールであるAirflowについて学ぶ講義です。初心者でも順を追って学べるAirflowマスタークラスへようこそ！

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。

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。

Open APIとPythonを活用して、業務効率を向上させるために必要なスキルとノウハウを学ぶことができます。

このコースは、データ可視化の核心ツールであるSeabornと対話型ダッシュボードを構築するplotly/Dashを活用して、実務にすぐに適用可能な可視化能力を育てることに焦点を置いています。様々な実習を通じて、インサイト中心の視覚資料制作とウェブベースのダッシュボード実装能力を共に向上させることができます。

この講義は、Streamlitの基礎を身につけた開発者が、実際にデプロイできるレベルのWebアプリを作るための、全16回・約9時間30分の実務コースです。 Streamlitは、数行書くだけで画面を表示できるツールです。そのため入門は簡単ですが、いざ実務で使おうとすると、別の壁にぶつかります。ログインはどのように実装するのか、パスワードはどこにどのように保存するのか、ページが複数ある場合に変数をどのように共有するのか、フォームを送信するたびに画面全体が再実行される問題をどう防ぐのか。この講義では、そうした壁を一つずつ扱います。 前半では、データフレームとチャートの可視化、日付・ファイルアップロードウィジェット、Session Stateを復習しながら、ミニダッシュボードを作成します。続いて、最初のプロジェクトとしてNLP分析アプリの開発を始めます。Anacondaの仮想環境を構成し、spaCy・neattext・wordcloud・deep_translatorをインストールしたうえで、テキスト統計と品詞分析、ワードクラウドの可視化、多言語翻訳、韓国語の感情分析まで組み込み、一つのアプリを完成させます。st . columnsとst . expanderで画面を構成し、サイドバーにブランディングを追加するなど、完成度を高める作業もあわせて扱います。 後半は、サービスレベルの機能が中心です。SQLiteで会員データを管理し、平文保存の危険性を確認したうえで、SHA-256ハッシュ化によってパスワードを安全に処理します。テーマのカスタマイズ、マルチページ構成とURLスラッグ、ページ間での変数の受け渡し、txt・PDF・docxを問わず読み込めるスマートリーディング、st . formとコールバックによってリロードを制御する方法まで扱います。 最後の3回では、Pythonのクラスを深く学びます。内部の動作原理、カプセル化、継承と特殊メソッドを扱い、コードを構造的に組み立てるための基盤を作ります。 講義を終える頃には、Streamlitで作ったアプリを"練習用"ではなく、"実際に使えるもの"へと引き上げられるようになります。

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。

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し、実習するコース！ 難しくて複雑そうに思えた機械学習も、マソキャンパスの<Python機械学習>と一緒なら、簡単かつ楽しく核心を習得することができます。

この講義では、推薦システムの核心アルゴリズムから実践的な実装まで扱います。 - コンテンツベースフィルタリング - 協調フィルタリング、ディープラーニングベースの推薦モデル実装 - Two-step recommender systems 実装 - PyTorch/RecBole 活用した実習 - 現場のノウハウと推薦結果の可視化まで

データ分析の専門家となるための時系列講座！理論と実務に強い分析家になってみましょう！

プログラミングに触れていない初心者やPythonについてある程度理論知識がある方を対象にしており、実際のプロジェクトに基づいて講座の主な目的は、Pythonに対する関心と楽しさを感じることを追求します。このコースでは、Pythonでより多くのアイデアとより多くの楽しみを得ることを願っています。

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。