
Advanced ChatGPT Usage - ChatGPT Secret Class to Use 100x Better Than Others
masocampus
AI will not replace people. But 'you utilizing AI' will replace all who don't.
入門
ChatGPT, AI, prompt engineering
時系列データと関連性分析の理解と活用まで AI分析ツール Orangeで簡単かつ迅速に完成!
非地図学習の基本的な原理と概念
群集化と次元縮小の基礎から応用まで実習
K平均、DBSCAN、PCA、マニホールド技術などの具体的なデータ分析技術の学習
実務データ適用能力の強化
時系列データと関連性分析の理解と活用まで、AI分析ツールOrangeで簡単かつ迅速に完成!
データ分析が難しいという考えに閉じ込めないでください。
非マップ学習の必須概念に関連するテクニックを理解しやすく!
– コーディングなしでさまざまなデータもOrangeで簡単に活用する方法をまとめる
– 群集化と次元縮小技術の強固な理論と実践
– 可視化ベースのデータ分析プロセスを誰でも理解できる
今データをどのように見て、どのように扱うべきかわからない場合は?
この講義で、データ駆動型の意思決定を実現するための第一歩を踏み出してください。
時間がたつたびにデータ分析を少しずつ勉強しようとする就労生です!
コーディングもどうするのか分からず、データ分析とは距離が遠かった人だったのに
Orangeというツールも知り、データをどう扱うべきかを悟ったと思います。
初めて書いています。
-体験団の後期 (co******)
コムゴン出身ですが、コーディングはすでに頭の中から消えてデータ分析の勉強を躊躇していましたが、難しい概念を理解しやすく説明し、何より実習資料が豊富で良かったです。
Orangeは単純なデータだけを分析できると思っていましたが、複雑で量がかなり多くのデータも分析可能で可視化できるツールだったかどうかがわかりました。
-体験団の後期(恵**)
会社でデータ分析が必要な状況が多くなり、この講義を聞くようになりました。
まず、 OrangeでDBSCANのような複雑で難しい機能まで実装できることは驚きました!
IT人講なので理解しにくいのではないかと心配していましたが、そんな心配が無色になるほど講義がうまく構成されており、今後のプロジェクト進行をする際に効果的に活用できると思いました。
-体験団の後期(チェ**)
Orangeを通じて非指導学習の主な方法である群集化&次元縮小の活用法を提示するコア講義です。
地図/非地図学習の違いをまず理解し,非地図学習の基礎理論と様々な例による学習
K平均クラスタリングとDBSCAN技術の基礎から応用まで理解し、データをグループ化し、データのパターンを見つける方法
ユークリッド&マンハッタン距離など、様々な幾何学的距離計算法を理解し、コサイン類似度とピアソン相関係数を活用する方法を理解する
主成分分析(PCA)で高次元データを簡単に縮小し、t-SNE、LLEなど非線形次元縮小技術まで活用し、データ可視化実習
さまざまな実際のビジネスデータを分析、視覚化し、実務に利用可能な方法を共有する
1. 講義の受講
2. 講師さんに従ってオレンジを活用してみる
3. データに基づいて競争力のある分析能力を発揮する
コーディングに負担をかけずに機械学習の基礎を理解し、データを活用した分析可能
データ間の類似性と違いを数値化する
高次元データを理解しやすく可視化する能力を獲得
多様な群集化・次元縮小技術の実習を通じて
ビジネス全体でデータ駆動型の洞察力を発揮
時間が経つにつれて増える膨大なデータ、
これを活用することは今では選択ではなく必須になりました。
– 実務データ分析技術を強化したい方
– 難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方
– AIとデータを実務に適用してビジネスインサイトを導き出すデータアナリスト
– 非指導学習と群集化・次元縮小技術でデータを分析したい方
– Excelの限界を感じ、よりシンプルな高度な分析ツールを望む方
– 就職市場で自分だけの差別性を強調したい就労生
- IT分野へのキャリア移行を検討している会社員
機械学習、データ分析 出てくる距離が遠く感じられましたか?
Orangeとともに、複雑なプログラミングなしでデータ分析の重要な技術である非指導学習を学び、
ビジネス現場でデータ駆動型の意思決定を推進したい場合は、今すぐこの講義を受講してください。
機械学習と非指導学習の概念を明確にわかり、データ分析のプロセスを理解する
分割/階層群集と代表的な群集化アルゴリズムを具体的に活用する方法
線形/非線形次元縮小技術による複雑なデータの次元を削減しながら,コア情報を保存する方法を学ぶ
理論とともに実データを活用した実習を通じて、実用的なデータ分析技術を習得
データ分析 もう難しいとは思わないでください。
今こそこれから跳躍する最適な機会!
より良い効率と創造性を最初に体験してください。
Q.講義を受講するために人工知能やコーディング、デザインに関する選手知識が必要ですか?
A.本講義では、人工知能、コーディング、エクセルスキルなどの選手知識を必要としません。誰でも簡単につくことができるように基礎から説明いたします。ただし、前段階のオレンジ川のLv.1またはLv.2まで受講すると、講義の内容をよりスムーズに理解することができます。
Q. 講義を受講するための要件または必要条件はありますか?
A.オレンジを一切使ってみたことがない場合は、講義をよりスムーズに進めるために基本的な使用方法や設置方法を事前に調べておくことをお勧めします。
Q. オレンジ?別にソフトウェアを購入する必要がありますか?
A.オレンジは無料で配布されているソフトウェアであり、誰でも簡単に人工知能データ分析環境を構築可能です。ポータブルバージョンを使用すると、外部のインターネット接続なしで利用でき、セキュリティレベルの高い作業環境でも利用できます。
実習中心の講義であるため、講義画面と実習画面を分離できるデュアルモニターや余分な機器を一緒に用意してください。
また、Windows OSベースで実習が行われますので、Windows環境での講義受講をお勧めします。
学習対象は
誰でしょう?
実務データ分析技術を強化したい方
難しいコーディングなしでデータ分析能力を向上させたい方
AIとデータを実務に適用してビジネスインサイトを導きたいデータアナリスト
非マップ学習とクラスタリング&次元縮小技術でデータを分析したい方
Excelの限界を感じ、よりシンプルな高度な分析ツールが欲しい方
就職市場で自分だけの差別性を強調したい就労生
IT分野へのキャリア転換を検討している会社員
前提知識、
必要でしょうか?
本コースは、Orangeの基本的な活用法を熟知して受講すれば、よりスムーズな習得が可能です。
マソキャンパスの"Orangeを活用したコーディングなしのAIデータ分析 - Lv.1データマイニングの第一歩"コースまたは"Orangeを活用したコーディングされていないAIデータの分析 - Lv.2データの前処理と可視化"コース受講後受講することをおすすめします。
6,857
受講生
829
受講レビュー
95
回答
4.7
講座評価
85
講座
"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."
마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,
2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!
이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.
마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.
1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content
2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum
마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.
全体
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講座資料(こうぎしりょう):
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