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[退勤後の別のこと] ビッグデータ分析技師実技 (作業型1,2,3)
roadmap
非専攻者、入門者がビッグデータ分析技士実技を迅速に取得できるようご案内します! 理論は軽く、実践は確実に。複雑な背景知識がなくても、過去問を中心に試験に必ず出るポイントだけを集中学習します。
입문
Engineer Big Data Analysis, Big Data, Python
この講義は、ビッグデータアナリティクスの実機を準備する鼻、卵、釘のために作られました。できるだけ圧縮して学習し、試験に合格できるようにお手伝いするだけでなく、進路などを悩む人に軽くコーディングや機械学習などについて触れることができる機会を提供します。

Python
機械学習
ビッグデータ分析記事
ビッグブランチ実機
コラブ
鼻、卵、釘にもチャンス
川のひとつでビッグブランチ実機挑戦!
コアルモットガールフレンドを教えるために準備した資料
一人だけ書く惜しくて講義で公開します。
ちょうど必要なだけ、完璧に学びましょう!
2020年末初めて登場して熱い関心を集めているビッグデータ分析記事資格試験!
しかし、コーディングも、機械学習も初めての方には遠い話のように聞こえます。
この講義はまさにそのような人のために作られたデータ/機械学習の入門講義です。
Python(Python)を通じて、鼻、卵、釘が本当に最小限の領域だけを学び、ビッグデータ分析記事実技試験に合格できるようにガイドラインを提示することが目標です。 10時間内外の講義時間中に試験合格という目的を成し遂げるために核心だけを扱いますが、見逃すことなく進行します。
講義を聞くだけでも何度も繰り返し学習が行われるようにカリキュラムを構成しました。
最小限の時間、最小限の努力をかけて完全に内容を熟知して合格してみてください!
機械学習&
Pythonコーディング
初めての方
ビッグデータ分析記事
実技試験
受験者
無条件に覚えても
合格する意志、欲は
お持ちの方
時間と費用
大切にしたい
雷雨波
どんな教科書も、記出問題解消もなく過去のビッグデータ分析記事実技に受験して合格しました。試験準備過程で直接感じた様々な課題や環境的制約などを慎重に考慮して作った講義です。コーディングに関する事前知識が全くなかったガールフレンドにフィードバックを受けて講義を構成し、今後皆さんとの質疑応答を通じて補完する予定です。
「本当にこれほど十分でしょうか?」欲しいほど必要な核心を簡潔に扱う講義です。機械的に覚えるだけでも十分に試験に備えて、合格できるようにお手伝いします😊
学習者に最小限の学習しか要求しません。言い換えれば、これ以下で学習して合格を自信に値する講義は存在しにくいでしょう。実際の試験と同じ環境(Google Colab)でトレーニングを行い、この試験を準備するレベルにぴったりと進みます。不要なプログラムをインストールしたり、環境設定/試験環境上の制約による不要な学習などはできるだけ排除しました。
コーディングに関する事前知識が全くないガールフレンドからフィードバックを受け、非専攻者及び入門者の視点にふさわしい難易度と構成で講義を準備しました。また、学習過程で参考になるいくつかの本や問題などをお勧めすることで、試験準備以上の学習条件になる方にも、さらに多様な学習機会を提供いたします。
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現実的な「サクサク」が可能になるのを手伝ってくれます!
Colabの使い方と今後の講義の方向性について説明します。
Pythonの基本的な使い方、データ型などについて学びます。
Pythonの基本的な文法である条件文、反復文、例外処理などについて学びます。
データを扱うためのライブラリであるPandasの基本的な内容を学びます。
Pandasを使ったデータ操作について学びます。
Pandasを使ってもう少し難しい問題を解く方法を学びます。 (作業1タイプの一部がここに属します。)
機械学習の全体的な構造と技術について学びます。
出題の可能性が高い問題を機械学習を通じて解きます。
受講生が増えるほど、継続して模擬試験問題を追加する予定です!
Q. 講義はどのように行われますか?
Notion 教材に基づいて行われます。受講者の負担を最小限に抑えるために、講義内で独自の繰り返し学習が行われるようにカリキュラムを構成しました。
Q. 講義教材とは何ですか?
講義教材は、複数のコード、学習書、実際の受験者の後期を参考に私が直接作ったもので、講義が到底見られない方も教材に書かれた注釈と説明だけで学習できるように製作しました。ノッションページの形式で提供されるので、今後も継続して更新される問題を解くことができます。
Q. 受講に関する注意事項(必要な環境、その他の留意事項など)はありますか?
このコースはGoogle Colabで行われるため、Googleアカウントが必要です。他にはColabを実行できるコンピュータならどんな仕様でも構いません。
学習対象は
誰でしょう?
コーディングに初めて接する人
ビッグデータ分析記事実技に見つめたい人
機械学習などについて初めて触れている人
無条件に覚えても合格する意志と欲がある人
落雷で合格したい人
非専攻者
生初
全体
29件 ∙ (13時間 20分)
講座資料(こうぎしりょう):
全体
8件
4.5
8件の受講レビュー
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
キム・ドンギュ講師、こんにちは。 本講義を通じて今回の4回ビッグデータ分析記事実機で91点(単答型21、作業型1タイプ30、作業型2タイプ40)取得することになり、文を残します。 確かにビッグデータ分析記事取得のための内容でフォーカスが合わせられていると考えられます。 コラボで実習した内容を保存して復習で1~2回ずっと読んだことが繰り返し学習になり、特に実際圧縮コードを基本に自分だけの最適化されたコードを熟達したことが役に立ちました。 講師様、良い講義をたくさんお願いし、さらに繁栄してください。ありがとうございます。
役に立ったのは幸いです。 ファイトしてください!
受講レビュー 16
∙
平均評価 3.9
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 2
∙
平均評価 4.5
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