Pythonで始まるデータ分析（データ分析のためのPython文法からデータ収集、前処理、ナビゲーションまで）

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

ボストンマラソンビッグデータをPythonを利用して希望の形に加工し、様々なチャートや技術を利用して価値ある情報にする機械学習、ディープラーニングプロジェクト準備過程です。

簡単で直感的な文法を持つPython！プログラミングの入門言語で評判の高いPythonを基礎から実習まで一緒に学びましょう！このレッスンでは、Pythonの関数とリストを学習します。

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。

Web上からデータを収集する方法を学び、機械学習の教師あり学習モデルを作成してみよう！

コーディングについて何も知らない会社員も簡単にプログラミングの基本概念と文法を実習を通じて学び、ファイル入出力、Excelデータ処理、MS-word文書自動作成、グラフ描画、ウェブスクラップなどを学びます。

* 100% 実践型カリキュラム：文法の勉強ではなく、データを直接扱う実習中心の構成 * 機械学習の先手必勝コース：AI学習前に必ず知っておくべき前処理技法を完璧に整理 * データ分析ツールマスター：Numpy（数値演算）、Pandas（データ制御）の核心機能を攻略 * 視覚化インサイトの導出：Matplotlib、Seabornを活用したデータ視覚化スキルの伝授 * 統計の基礎固め：データの特性を把握する基礎統計およびグループ分析技法の学習

積分学における理論、数値近似、直感、および視覚化。数学プログラミングスキルを向上させましょう。

データ科学分野の代表的なライブラリであるPython NumPyについて学びます。 NumPyを学び、データサイエンス学習の基礎を築く！

Python活用のための基礎を固め、データ分析の課題を解決してみよう！

このレッスンでは、ラズベリーパイとPythonの基礎知識を学び、シンプルだが重要な自律走行車とリモートホームモニタリングプロジェクトを作成することを実践します。

Pythonプログラミングの入門から、ITセキュリティのさまざまな分野で適用できる技術を学びます。

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。

自ら判断し適応するAI、今や直接作ることができます。複雑な理論の代わりに直感的な説明とコードで強化学習の核心を学び、金融、産業プロジェクトを通じて「実戦型開発者」として成長しましょう。

完全なエンドツーエンド開発者ジャーニー — FastAPI、React、そしてVibe Coding技術を使用して、超高速API、モダンフロントエンドインターフェース、実際のプロジェクト、認証システム、ダッシュボード、そして完全なデプロイメントを構築する。

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！

講師が初めて機械学習を学んだ際の失敗経験をもとに、機械学習を簡単に理解し、実際の問題に適用できるよう、既存の講義とは異なる新しい構成の講義です

コーディングテストを初めて始める方の目の高さに合わせた、問題プールが中心のPythonコーディングテスト講義です。

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。

Pythonでは、並行性/並列性プログラミングを使用してデータを収集し、MongoDBにロードして分析し、モダンなWebフレームワークであるFastAPIを使用して収集したデータを視覚化したWebアプリを開発します。このプロセスでは、コルーチン、マルチスレッド、およびマルチプロセッシングを使用したPythonの並行性/並列性プログラミングを学び、理解し、それを使用してPythonのパフォーマンスを向上させる方法を理解します。 Pythonの並行性/並列性コードを実務に直接適用するのに役立ちます。開発だけで終了するのではなく、AWSクラウドに実際のアプリをデプロイして運用する方法についてお知らせします。