[非専攻者大歓迎] キャグルデータを活用したOptuna with MLFlow

Name: [非専攻者大歓迎] キャグルデータを活用したOptuna with MLFlow
Price: 44000 KRW
Rating: 4.5 (2 reviews)

機械学習ハイパーパラメータ（Grid Search、Random Search、Optuna）など、さまざまな方法論を学びます。 MLOpsの基本概念とMLFlowについて学びます。

（4.5）受講レビュー 2件

受講生 35名

難易度初級

受講期間 無制限

Evan

Machine Learning(ML)

Kaggle

EDA

Machine Learning(ML)

Kaggle

EDA

受講後に得られること

MLFlow
機械学習
ハイパーパラメータのチューニング
Optuna

歩きから離すデータ分析＆機械学習！
世界中が愛したキャグルで簡単で楽しく💌

機械学習初心者、レベルアップ！
キャグルダッジプロジェクト。

キャッグとは？

国内外で公認されたプログラミング競進大会です。

機械学習初心者のために企画された初級講義です。機械学習の経験が全くない、または今学んだばかりの非専攻者、就学生、入門者の目の高さに合わせて構成されており、Pythonから世界最大のデータ分析プラットフォームであるキャグル大会で高度な技法を使用するのに役立ちます。

こんなことを学びます！

✅分類（Classification）と回帰（Regression）
✅ Grid Search & Random Search
✅ Optuna
✅ Machine Learning Pipeline
✅ MLFlow

この講義の目標
確認してください💎

このレッスンでは、キャッグコンテストデータを介して機械学習の基本を固めるのに役立つプロセスについて説明します。
このレッスンの主な目的は、難しく感じられるハイパーパラメータチューニングの最新技術からMLOpsまでの最新トレンドを紹介することです。
FitHubブログの作成方法を通じて、継続的に勉強したことを他の人に共有する方法を学びます。

なぜキャグルなのか？ 😮

教育用に加工されたデータではなく、企業の実際の取引で収集された膨大な量のビッグデータを扱うことができます。

コンテストでアルゴリズムを公開したさまざまなキャリアと実力あるデータ科学者から質の高いデータを入手できます。

コンテスト期間に多様で新しいデータ分析方法が誕生し、データ分析トレンドを形成していきます。

就職ポータルサイト（人、ジョブコリア）などに上がってきた採用公告でも、キャグル関連の経験をしばしば優待します。

世界中のデータアナリストと共に
問題に悩むことができます！

この講義で学ぶこと🥕

✅ Python（Python）開発環境の設定
✅ Pythonデータ分析、統計分析、機械学習
✅NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learnなどのキャッグル学習方法やコンテスト参加方法
✅さまざまなHyperparameter Tuningテクニック
✅開発ブログの制作方法

この講義だけの構成と特徴
確認してください📖

📢初心者のための実習中心の講義です。

理論5％+実習95％で講義が行われます。理論中心の教育ではなく、コーディングが難しい方のためのカスタマイズされた講義です。
主な参考資料へのリンクを見るとき、英語が慣れていない人はGoogle翻訳とパパゴと一緒に使用してください:)

Python＆機械学習が初めての場合？

講義受講前、Python、および機械学習が初めての方は、選手講義「ゼロベースも簡単に入門するPythonデータ分析 - キャップ入門機」を先に受講してください。

著者直講！
一緒に見ればいい本📖

Pythonで始めてポートフォリオで就職まで、Pythonでキャグルポギ（*著者直講）

この教材は、データ分析の簡単な理論と原理を学んだ後、素早くキャグルに挑戦するためのガイドです。

キャグルに挑戦し、体験する様々なストーリーを紹介し、キャグルに挑戦するのと同じくらい重要な就職ポートフォリオがアーカイブされるGithubの使い方とGithub Blogの作り方も含まれています。

この教材は、データアナリストを希望するすべての方へのガイドになります。

*教材の購入は必須ではありません。

👉紙本購入リンク- http://www.yes24.com/Product/Goods/103319176
👉 E-book購入リンク- http://yes24.com/Goods/Detail/103429079

ベータリーダーのレビュー &
受講評レビュー💬

📢受講前に確認してください！

講義録音条件上の問題で音質が不均一です。受講前講義の[プレビュー] 授業を通じてぜひ映像とオーディオを確認してください。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう？

データ分析の初心者
キャグルに興味のある人

前提知識、
必要でしょうか？

Pythonの基礎
キャグル入門

こんにちは
です。

131

受講生

受講レビュー

回答

4.4

講座評価

講座

こんにちは、

現在、国民大学ビジネスIT専門大学院で博士課程に在籍しており、就職準備生の就職を心から支援するための講義や、社会人を対象としたR, Python, SQL, Excel, Tableauなどの分析関連の講義で生計を立てているEvanです。講師となって丸3年になりますが、国防部、陸軍本部、ハナ金融での短期講義を皮切りに、様々な機関（韓国ITビジネス協会、日本能率協会、韓国ソフトウェア技術振興協会、三育大学など）で講義を行ってきました。現在は2023年から上記の機関に加え、マルチキャンパスでも講義を担当し、長期的に就職準備生を対象とした教育を行っています。

カリキュラム

全体

22件 ∙ (9時間 19分)

講座資料（こうぎしりょう）:

授業資料

セクション 1．PART 0 講義紹介

1件 ∙ (24分)

1. 講義紹介
24:45

セクション 2．パートI講義の事前準備

3件 ∙ (27分)

セクション 3．PART 2分類 - タイタニック

8件 ∙ (3時間 47分)

5. データの読み込み、EDA 1編
21:19
6. 派生変数の追加とEDAの2編
29:56
7. ロジスティックモデル開発 with MLFLow
42:15
8. ロジスティックモデル開発ハイパーパラメータ with MLFLow
28:50
9. Grid Search 実践
36:56
10. Random Search 実践
08:18
11. Optunaの基本実習
26:59
12. Optuna＆amp; MLFlow with XGBoost実習
32:38

セクション 4．PART 3回帰 - 自転車需要予測

8件 ∙ (3時間 5分)

セクション 5．(ボーナス) 旗ハブブログを作る

2件 ∙ (1時間 33分)

講座掲載日:

最終更新日:

受講レビュー

全体

2件

4.5

2件の受講レビュー

hv10236190
受講レビュー 1
∙
平均評価 4.0
4
45% 受講後に作成
お疲れ様でした
pururun716969
受講レビュー 4
∙
平均評価 4.8
5
77% 受講後に作成
MLFLow、Optunaを知りたくて受講しましたが… コーディングをしながら進行し、講義と講義の間が途切れることなくつながっているので MLFLow、Optunaを知る前にオーラが落ちる。そして講義資料も一か所にあらかじめ集めていただければいいと思います。（重複したコードをダウンロードし続けます。）後で時間をかけてもう一度聞く必要があります。ありがとうございます。ああ…肝臓に入ってきましたが、修正していただきありがとうございます。星を1つ追加します。ありがとうございます。
- j2hoon856466
  知識共有者
  率直な受講評価ありがとうございます。最初から最後まで撮る時は約2時間ほど出て、わざと中途切れて再撮影をしました。さて、私の意図と違って不便さがあると言われるので、今後講義をとるときは考慮させていただきます。講義資料は次週に私が整理して一度に全部上げるようにします。講義映像がすでに1年前になって、もしかしたらバージョン問題が発生し続けるとお問い合わせをいただくと、早めに再度撮影をさせていただきます。幸せな休日になりますように。

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