
時系列分析と予測
루비네코딩
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!
중급이상
Probability and Statistics, Python, Big Data
5つの実践プロジェクトを通して、データ・機械学習Webアプリケーションの開発方法を学びます。PythonとStreamlitでWebアプリケーションを手軽に素早く制作し、デプロイできます。(2025年6月更新)

データ可視化アプリケーション開発
マシンラーニングを活用したWebアプリケーション開発
簡単・迅速な Webアプリ開発・デプロイ with Python & Streamlit
Pythonを200%活用したいなら?
データアプリプロジェクトを作って実力Up!
Django、Flaskのようなpythonベースのウェブフレームワークを学ぼうとしたのですが、難しくて、時間もとても長くかかりそうです。
Pythonは少し学んだのですが、一人でプロジェクトをするのはやはり無理のようです。これで一体何ができるのか途方に暮れるばかりです。
機械学習アルゴリズムは次々と学んでみたのですが、いざ自信を持って使えるものは一つもありません。
Colab、Jupyter Notebookだけでのデータ分析や可視化は物足りなく感じます。
👉 この講義では、Python(パイソン)オープンソースライブラリ、Streamlitを使用して合計5つのデータ可視化ウェブアプリケーションを直接作成してみます。
簡単なものから着実に 理論2:実習8
簡単なプロジェクトから難易度別構成
実習コード46個+スライド160ページ提供
コンピュータビジョン じゃんけんアプリ
Q. このようなことを学んでおくと、どのような点が良いでしょうか?
これまで苦労して身につけたコーディングスキル、自分の頭の中だけにしまっておくのはもったいないですよね?自分が作ったデータ/機械学習アプリをデプロイして他の人たちと共有すれば、新しい価値と機会を創出することができます。
Q. ウェブ開発の前提知識は必要ですか?
本教育課程は、ウェブ開発経験のない受講生を対象としています。しかし、HTMLとCSSについて初歩的な知識があれば理解に役立ちます。
Q. Pythonはどの程度知っている必要がありますか?
リストと辞書の違いを正確に理解しており、制御構造、ユーザー定義関数、クラスについて理解しているレベルであれば十分です。
Q. Pythonライブラリの知識はどの程度必要ですか?
Numpy、Pandas、Matplotlibがどのようなライブラリなのかを理解しているレベルである必要があります。
Q. 機械学習はどの程度知っている必要がありますか?
機械学習に関しては速習レビューが提供されます。時系列予測とコンピュータビジョンの原理に関する講義も別途提供します。Scikit-Learnが提供する機械学習アルゴリズムを2つ程度思い出すことができればOKです。
Q. 実習に必要なスペックはありますか?
すべての実習はWindowsおよびmacOSで可能です。AnacondaとVisual Studio Codeをインストールして実行できる程度のコンピュータスペックがあれば十分です。
学習対象は
誰でしょう?
Pythonでポートフォリオプロジェクトをしたいです。
データ/機械学習アプリを作って、共有して、連携したいです。
Django は難しすぎます 😭😭 もっと簡単なものはありませんか?
最小限の時間と労力でウェブアプリを作ってデプロイしたいです。
前提知識、
必要でしょうか?
Python 言語 (入門)
データ視覚化に関する理解 (入門レベル)
機械学習アルゴリズムについての理解 (入門レベル)
1,211
受講生
70
受講レビュー
11
回答
4.8
講座評価
7
講座
全体
53件 ∙ (9時間 19分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 概要
05:11
2. 開発環境設定
07:30
3. 仮想環境構築
07:47
4. プロジェクト ショーケース
06:36
5. ライブラリバージョン案内
02:49
7. テキスト出力方法。
19:21
8. データ出力方法
06:55
9. メディア出力方法
04:43
11. 状態表示方法
05:53
12. スクリーンレイアウト。
24:20
14. ウェブアプリでの可視化出力
18:58
16. キャッシュ。
15:14
17. フォームの活用。
07:39
18. テーマ設定
07:50
19. セッション状態。
09:24
20. ユーザー認証
18:38
全体
8件
¥6,877
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