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Data Analysis

シリコンバレーのエンジニアと一緒に学ぶデータサイエンス入門

データで世界を読む方法: あなただけのデータサイエンスを探索しましょう! 現代のデータサイエンスの核となるツールと技術を深く実用的に探求します。特に、データサイエンスの必須要素であるAnaconda、Numpy、Pandas、そしてScikit-learnを使用して、データを分析し、アルゴリズムを実装する方法を学びます。

  • altoformula
이론 실습 모두
파이썬데이터
데이터프레임
Pandas
Scikit-Learn
Numpy
Algorithm

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • Scikit-Learn (サイキットラン)

  • Pandas (パンダス)

  • データサイエンス

理論と実践の両方を捉えるデータ科学、
基礎から分析+機械学習まで!

データサイエンス、難しく感じられましたか?

アナコンダ、ナンパイ、パンダス、サイキラン

✅ データサイエンスに興味のある学生
✅データ科学の基礎を知りたい誰でも!

データサイエンスの重要な要素であるAnaconda、Numpy、Pandas、Scikit-Learnを使用してデータを分析し、アルゴリズムを実装する方法を学びます。

基礎から先進技術まで

  • データサイエンスの基本概念とツールの理解が不十分な初心者が体系的に学ぶことができます。
  • Anaconda、Numpy、Pandas、Scikit-learnなどの必須ツールの使い方を学びながら、基礎から深化知識まで段階的に習得できます。

実務適用の難しさを解決

  • データ分析や機械学習モデルを実際の業務に適用するのが難しい人に、実際のケースとプロジェクトベースの学習を提供します。
  • 実践にすぐに適用できるデータサイエンス技術を習得できます。

複雑なデータ処理、分析もOK

  • 大容量データの効率的な処理と分析方法をお知らせします。
  • NumpyとPandasは、データの前処理、分析、可視化技術を学ぶことができます。

自分で構築する様々な機械学習モデル

  • Scikit-learn(サイキラン)を使用して、さまざまな機械学習モデルを構築して最適化する方法を学びます。
  • 機械学習アルゴリズムを理解し、独自に開発するのが難しい場合は、特に役立ちます。

この講義だけの重要な強み

私たちはAnaconda環境設定から始めて、データ処理と分析の基本となるNumpyとPandasの使い方を慎重に取り上げます。

これにより、大容量データセットを効果的に処理し、データの前処理と変換プロセスを習得できます。

Scikit-learnを活用した機械学習アルゴリズムの実装方法も実習を通じて学ぶ予定です。

さまざまな機械学習モデルを構築し、実際のデータセットに適用してインサイトを導き出す経験を得てください!

Anacondaの紹介とインストール

Pandasデータ構造を理解する

Scikit-Learnを学ぶ

理論でじっくり、実習でしっかり!

💡この講義は理論と実践を並行しており、各モジュールには実際の事例研究とプロジェクト作業が含まれており、実務ですぐに適用可能な実力を育てるように設計されています。データサイエンスの世界への旅を始める上で、この講義が素晴らしいアシスタントになります。


この講義の知識共有者

現職シリコンバレーエンジニアのノウハウをそのままお届けします!
私はYouTubeの「 ミクックエンジニア」ブランチ「シリコンバレーのニュースと生活」を運営する現職のソフトウェアエンジニアです。

履歴

ポートフォリオ/個人映像


Q&A 💬

Q. なぜこの講義を聞くべきですか?

このレッスンは、データサイエンスの基本的な概念から始まり、Anaconda、Numpy、Pandas、Scikit-learnなどのコアツールを実践を通して学ぶように構成されています。実践的なデータ分析と機械学習技術を直接体験することができ、理論と実習を統合的に学習したい方に最適です。

Q. この講義を聞いたら、どんなことができますか?

講義を通じて学んだ技術を活用して、データ分析、データ前処理、可視化、基本的な機械学習モデルの構築と評価などを行うことができます。これは、ビジネスインサイトを導出したり、さまざまな産業分野でデータ駆動型の意思決定を行うために不可欠な機能です。

Q. 非専攻者もこの講義を聞くことができますか?

はい、可能です。この講義はデータサイエンスの基本概念から始まり、徐々に深化内容に進んでいくので、非専攻者も基本的なコンピュータ使用能力と数学の基本的な理解だけがあれば十分に従うことができます。ただし、 Pythonプログラミング言語に関する基本的な知識があれば、講義をより効果的に受講することができます。数学的背景知識、特に統計学と線形代数学の理解も役立ちます。

Pythonが初めての場合は、YouTubeでPythonの基礎を学ぶか、以下の講義を最初に受講してください!基礎部分だけを見ても、全体の講義に従うのに難しさはないでしょう。

📢実践環境と資料ガイド

Windows、macOS、Linux、Ubuntuなど使用するPCオペレーティングシステムには関係ありませんが、講義はmacOSを中心に行われます。詳細PC仕様は以下の通りです。

  • プロセッサ(CPU):少なくともデュアルコアプロセッサをお勧めします。ただし、より多くのコアを持つプロセッサはデータ処理速度を向上させるのに役立ちます。
  • メモリ:最低4 GBのRAMが必要ですが、 8 GB以上のRAMをお勧めします。データサイエンスタスクはしばしば大量のデータをメモリにロードする必要があるため、より多くのRAMが有利です。
  • ストレージスペース:十分なハードドライブまたはSSDスペースが必要です。 Scikit-learn自体は大きなスペースを占有しませんが、使用するデータセットとプロジェクトファイルによってはかなりのストレージスペースが必要になる場合があります。
  • Pythonバージョン:Scikit-learnを実行するにはPython 3.6以降が必要です。最新バージョンのPythonを使用することをお勧めします。

受講者には、PDF形式のレッスンガイドとGithubを介したソースコードを共有します。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • データサイエンティストになりたい方

  • データサイエンスの基礎を学びたい方

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python (パイソン)

こんにちは
です。

10,551

受講生

717

受講レビュー

307

回答

4.8

講座評価

25

講座

한국에서 끝낼 거야? 영어로 세계 시장을 뚫어라! 🌍🚀

안녕하세요. UC Berkeley에서 💻 컴퓨터 공학(EECS)을 전공하고, 실리콘 밸리에서 15년 이상을 소프트웨어 엔지니어로 일해왔으며, 현재는 실리콘밸리 빅테크 본사에서 빅데이터와 DevOps를 다루는 Staff Software Engineer로 있습니다.

  • 🧭 실리콘 밸리의 혁신 현장에서 직접 배운 기술과 노하우를 온라인 강의를 통해 이제 여러분과 함께 나누고자 합니다.

  • 🚀 기술 혁신의 최전선에서 배우고 성장해 온 저와 함께, 여러분도 글로벌 무대에서 경쟁할 수 있는 역량을 키워보세요!

  • 🫡 똑똑하지는 않지만, 포기하지 않고 꾸준히 하면 뭐든지 이룰수 있다는 점을 꼭 말씀드리고 싶습니다. 항상 좋은 자료로 옆에서 도움을 드리겠습니다

 

カリキュラム

全体

26件 ∙ (5時間 29分)

講座資料(こうぎしりょう):

授業資料
講座掲載日: 
最終更新日: 

受講レビュー

全体

5件

5.0

5件の受講レビュー

  • 불뚝님의 프로필 이미지
    불뚝

    受講レビュー 12

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    잘 들었습니다.

    • 미쿡엔지니어
      知識共有者

      안녕하세요 불뚝님, 시간내서 좋은 평가해주셔서 감사합니다!

  • JE님의 프로필 이미지
    JE

    受講レビュー 2

    平均評価 5.0

    5

    15% 受講後に作成

    도움 많이 되었습니다!

    • 미쿡엔지니어
      知識共有者

      안녕하세요 JE님, 시간내서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다!

  • 동그리님의 프로필 이미지
    동그리

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    12% 受講後に作成

    데이터 사이언스 기초를 복습하기에 좋은 강의였어요! 개인적으로 매우 만족했어요!

    • 미쿡엔지니어
      知識共有者

      안녕하세요 동그리님! 시간내어서 좋은 리뷰 남겨주셔서 감사합니다.

  • water_bottle님의 프로필 이미지
    water_bottle

    受講レビュー 3

    平均評価 5.0

    5

    54% 受講後に作成

    안녕하세요 백엔드 개발자로 일하고 있습니다. 데이터 분석, 사이언스가 어떤건지 느낌을 알고 싶어서 수강 했는데 다른 분들은 어떨지 모르겠지만 저처럼 데이터 사이언스 관련해서 무지한 사람 기준으로는 수강이 조금 어려운 것 같아요. ㅠㅠ

    • 미쿡엔지니어
      知識共有者

      안녕하세요 water_bottle님, 일단 데이터 사이언스라는 분야가 수학을 기본으로 하고, 확률을 높이는 쪽이라 기존에 백엔드 같이 100%값이 나오는 분야가 아니라 어려울 수 있는데, 어떤 점이 가장 이해가 되지 않으시나요? 그래도 좋은 리뷰 감사드립니다.

    • 앗 답변이 늦었네요. 저에겐 섹션3, 4가 어려웠습니다. 유튜브 다른 강의는 잘 보고 있습니다. 감사합니다 :)

  • DE rocks님의 프로필 이미지
    DE rocks

    受講レビュー 1

    平均評価 5.0

    5

    27% 受講後に作成

    현업 데이터 엔지니어입니다. 강의 설명이 명쾌하며 구성도 잘 짜여져있어서 다시 한번 개념잡기 좋았습니다. 강추입니다

    • 미쿡엔지니어
      知識共有者

      안녕하세요 metacret님, 좋은 리뷰 감사드립니다!

¥2,676

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