[リニューアル] 初めてのPythonマシンラーニングブートキャンプ (簡単に！実際のKaggle問題を解きながら整理) [データ分析/科学 Part2]

データサイエンス、ビッグデータ、クローリングを学びたい方のために、 (1) 短時間で最も必要なPythonの核心文法を整理し、(2) 実践クローリングプログラミングを通じてPythonとクローリングに慣れていきます。

本講義はフルスタック講義シリーズPart3の講義で、最新のサーバー技術とDocker技術をしっかりと身につける講義です。本講義は実質的にDockerを自分の技術スタックに含められるよう、Dockerの多様なオプションを一つ一つテストし、Dockerのために理解が必要なLinuxなど関連技術も習得し、実際に複雑なサービスまで作れるように構成しました。

実務で実際にWebサービスを開発した経験をもとに、入門者が実際に商用化も可能なレベルのWebとアプリサービスを開発することを目標とするフルスタックシリーズ講座です。そのためのPart2講座として、多様な技術が存在するフロントエンド技術の中で、レスポンシブ、互換性まで考慮した最新のHTML5、CSS3、バニラJavaScript + ES6をすべてしっかりと整理する講座です。

データ分析初心者向けに、Pythonデータ分析の全工程の基本スキルを習得する講座です。実際に現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全プロセスを簡単に習得し、すぐに活用できるように構成しました。

最新のスタートアップで活用されているフルスタックとデータサイエンス技術の基本技術の一つであるビッグデータを扱えるNoSQL技術を習得します。MongoDBはNoSQLの中でも最も簡単で素早く活用できる技術です。本講義では短時間でMongoDBの基礎を習得し、PythonでMongoDBを扱い活用できる技術まで学習します。

この講義を通じてSQLとデータベースの理解、SQL文法、実際の活用のためのデータベース設計、プログラミングを通じたデータベース活用、データ分析活用事例まで習得できます。

最新のフルスタックとバックエンドのための簡単で高速なFastAPI、バックエンドの概念からFastAPIの核心文法、非同期データベースの活用まで、分かりやすい資料とプロジェクトで整理できる講座です。

本講座は、dartプログラミングの基礎からFlutterの基本及び中級機能、さらにはバックエンドであるFirebaseを連動させ、実際のプロジェクトまで！Flutterを段階的に習得できる完成度の高い講座です。

中上級SQLを習得し、実務レベルの実践的なデータ分析問題101問を一緒に解きながら、確かなSQLデータ分析能力を身につけます。

実際の業務でウェブサービスを開発した経験を基に、入門者向けに、実際に商用化も可能なレベルのウェブサービスとアプリサービスを開発することを目標とするフルスタックシリーズ講座です。そのための最初の出発点(part1-1)として、本格的な開発のためのPython中級、Flask[フラスコ]でのバックエンド実装技術と、必須となるウェブ技術(HTTP, RestAPI, MVCパターンなど)を詳細に説明する講座です。

講師が初めてディープラーニングを学んだ際に失敗した経験をもとに、ディープラーニングの理解に必要な数学、理論、PyTorchベースの実装、転移学習、GPTの核心であるTransformerまで、着実に学べるよう新たに構成した講義です。

開発とデータをうまく扱うために必須の、コンピューター工学（CS知識）の核心を短時間で簡潔に整理するロードマップのパート1講義です。 本講義は、数年間、国内トップ企業の社内講義としても使用されている講義です。実際の現場でシステムSWからウェブ、アプリ開発、データサイエンスまで20年間の経験を基に、開発とデータをうまく扱うために必須の核心を、順を追って基本通りに、しかし分かりやすくまとめた講義です。

理論中心の機械学習講座から脱却し、機械学習の核心的な概念を簡単に理解できるだけでなく、実践的な機械学習アプリケーションの実装能力を身につけることができます。

データ分析初心者向けに、Pythonデータ分析の全工程の基本スキルを習得する講座です。実際に現場でデータ分析技術を活用しているEコマース企画者および開発者として、Pythonデータ分析の全プロセスを簡単に習得し、すぐに活用できるように構成しました。

ML実験管理、まだ手作業で行っていますか？🤔 MLflowで実験追跡からモデルデプロイまでを自動化し、開発生産性をぐっと引き上げてみませんか！ データサイエンティストとMLエンジニアなら必須スキル💡 今すぐスタートしましょう！🚀

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機械学習&ディープラーニングの基礎から確実に！ Pythonに分類/回帰/クラスター/人工ニューラルネットワークの作成と活用まで

PythonとGIS、その両方を習得できるのはもちろん！ それらを活用した自動化方法まで学べる実践的なQGIS講座です。

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この講義は「タイタニックに私が乗っていたら果たして生き残ることができただろうか？」という質問から出発し、実際のデータに基づいて生存確率を予測するAIモデルを開発し、これをWebでサービス化するフルスタックプロジェクトを完成させます。PyTorchを利用したディープラーニングモデリング、FastAPIでバックエンドサーバー構築、Next.jsでユーザーインターフェース実装に至るまで、AIとWeb開発の全過程を実習することになります。

ついに皆のための確率と統計講義が来ました！理論とコーディング実習を通じて、一歩ずつ確率と統計の原理について学んでいきます。参考書籍「皆の確率と統計」https://wikidocs.net/book/18165

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課金なしで始めるGEMINI CLIバイブコーディングで自分だけのデータ分析ポートフォリオ作成 データ収集、分析、レポート、ダッシュボード作成、業務自動化 データ収集が初めてでも、原理とプロンプトの作成方法、VSCodeの使い方を身につければ、データアナリストのようにデータ収集、分析、可視化、レポート、ダッシュボード作成などができるようになります。 GEMINI CLIとVSCodeで学ぶPythonデータ収集から分析レポート作成まで 失敗しないデータ収集と分析のためのプロンプト作成とエラー解決方法

このコースで学べること 「LangGraph in Action」へようこそ。本コースは、LangGraphを使用した高度なAIエージェントの設計とデプロイを習得するための究極のガイドです。このコースでは、モジュール式でスケーラブル、かつ本番環境に対応したエージェントを構築するための基礎を、実践的なアプローチで学びます。LangGraphの状態ベース設計の基礎からフルスタックアプリケーションの作成まで、AIエージェントを具現化するために必要なスキルを身につけることができます。 コースのハイライト 状態ベースの設計：LangGraphの核心であるノードとエッジの概念を深く掘り下げ、構造化されメンテナンス性の高いエージェントを作成します。 メモリ管理：チェックポインターによる短期メモリとStoreオブジェクトによる長期メモリを探索し、適応して学習するエージェントを実現します。 高度なワークフロー：ヒューマン・イン・ザ・ループ（human-in-the-loop）システムの構築、並列実行の実装、そしてマルチエージェントパターンの習得を目指します。 本番対応の開発：非同期操作やサブグラフについて学び、FastAPIとDockerを使用してフルスタックアプリケーションを作成します。 コースを終える頃には、強力な理論的理解だけでなく、オープンソースツールのみを使用して、あらゆる場所にAIエージェントをデプロイするための実践的なスキルが身についているはずです。時代の先端を行きたい開発者の方も、AIツールキットを拡張したい経験豊富なエンジニアの方も、このコースは急速に成長するAIエージェントの分野に必要な力を提供します。 実社会のアプリケーションでAIエージェントの採用が進む中、このコースは、実用的な課題を解決する高度なシステムを設計、構築、デプロイするための準備を整えます。さあ、一緒にAIの未来を構築し、形作っていきましょう！

スパーク機械学習の中核フレームワークの理解、難易度の高い実践問題によるSQLベースのデータ処理、業務ドメイン分析によるデータ分析と最適化された機械学習モデルの実装能力まで、大容量データ基盤から機械学習の専門家として認めたい場合は、この講義と一緒にしてください。

シリコンバレーのソフトウェアエンジニアからビッグデータの処理方法を学び、Apache Sparkでビッグデータコードを開発する方法をPythonを使って学びます。現在14年間ソフトウェア開発者として、Webアプリケーション、ビッグデータ、SRE & DevOpsまでPythonで処理しています。Pythonを使って、ビッグデータ職種で必ず知っておくべきApache Sparkについて、簡単に深く学べる機会を絶対に逃さないでください!

非専攻者、初心者がビッグデータ分析技師実技を素早く取得できるようにご案内します! 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。

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。

PythonベースのWebクロール技術を習得し、Webページからデータを収集し、これを基に業務でのデータ収集と分析能力を向上させるためのプロセスです。

自動車および部品製造産業は、激しいグローバル競争と複雑なサプライチェーンの中で、イノベーションが不可欠な分野です。本講義は、AI技術を現場にどのように適用できるかを中心に、生産効率の向上、品質検査の自動化、設備予知保全、サプライチェーン最適化など、実際の事例とともに説明します。 AI導入に必要な基礎理解から、現場適用時に考慮すべき戦略とリスク管理まで段階的に扱い、実務担当者と管理者がすぐに活用できる知識と洞察を提供します。

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