[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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

🧩 複雑な数式や理論中心の説明よりも、 実際にプログラムを実装しながら推薦システムの核心概念を習得することを目標としています。 🛠️ 全12個の多様で実践的な例題を通して、コンテンツベース推薦、協調フィルタリング、ディープラーニング推薦など 実際の環境で活用できる推薦システムを段階的に設計しました。

複雑な分析と予測を効率的に進める機械学習について理解し実践するプロセス！ 難しく複雑なようだったマシンラーニングも、マソキャンパスの<Pythonマシンラーニング>と合わせれば、簡単で楽しくコアを悟ることができます。

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。

S&P 500のペアトレーディングの統計的アプローチをPythonで体系的に学習できます。専門的なデータ分析を通して、感情を排除した投資戦略の基礎を築きましょう。

このコースは、Pythonを使用した機械学習の数学と統計の基本的な内容を実践するプロセスです。機械学習とディープラーニングにはプログラミング能力も必要ですが、原理を理解するために数学的背景が必要です。このプロセスにより、人工知能に必要な基礎数学をじっくり身につけることができます。

クローリングを初めて学ぶ方々のために ①最も簡単に ②最も親切に説明いたします。 クローリングは本当に面白いです。私が責任を持ちます。信じてついてきてください。

キャグルはどんなプラットフォームですか？毎年、キャグルでは世界中のユーザーを対象にアンケートを行います。データサイエンスを学びたいと思うとき、いくつかの疑問があります。 今始めるには遅すぎませんでしたか？ PythonとRの間でどの言語を選ぶべきですか？給与はどのくらいですか？ 世界中のユーザーの回答で気になることを解決してください！ Pandasの強力な機能のいくつかは、頻度分析とデータの可視化を可能にします。

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。

🚀 Databricksで学ぶ実践AI異常検知！ 💡 高くて遅いモデルはもう終わり！大規模データ最適化からリアルタイム配布まで、企業実務で直ちに活用できる異常検知AIを完成させます。

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

この講義を通じて、受講生は様々な強化学習の理論を学習し、これを直接実装するだけでなく、ユニティ機械学習エージェントを利用して実装した強化学習アルゴリズムをテストしてみる強化学習環境まで直接製作してみることができます。

中級Pythonプロセスは、関数型プログラミング、メタプログラミング、例外処理、オブジェクト指向プログラミングなどの高度なトピックをカバーしながら、Pythonの理解を深めるように設計されています。

必須資格ですが、独学するには決して簡単ではないビッグデータ分析技士を 習得しやすいデータ分析ツールRを活用して短期間で完全攻略しましょう!!

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！

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。

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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