인프런 - 라이프타임 커리어 플랫폼

NumPyの使い方と、これを利用した実践練習を行う講義です。

もうプログラミングも、データ分析も怖がる必要はありません！ Orangeと一緒に、ノーコードでデータ分析スキルを磨きましょう。

時間は絶えず流れ、データは蓄積し続けます。このダイナミックな世界では、時系列データは私たちの生活のあらゆる面で重要な役割を果たしています。金融市場のボラティリティから気候変動の微妙な信号に至るまで、時系列データにはこれらすべてが含まれています。さて、この強力なデータをPythonとディープラーニングの力を使って解釈して活用する方法を学びましょう！

matplotlibライブラリを利用したデータの可視化を扱う講義です。

非定型データ解析の基礎から応用まで AI分析ツールOrangeで簡単かつ迅速に！

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！

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このツールは、データ分析は終了です。 コーディングなしで始まるオレンジ人工知能データの分析を始めましょう！

途方に暮れるデータ分析、「探索的視覚化」で解決しましょう！ 難しいコーディングなしで、実務の分析スピードを画期的に高めます。

複雑なデータを一目で整理する基準 ExcelとAIで設計する認知ベースの実務視覚化。

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。

1世代データ分析家として多くのインサイトと成功を示してきたデータオーブン CEO ハ・ヨンホ氏からインサイトを得てみましょう。2024年7月18日に開催されたデータ職種のためのミートアップ映像です。

ExcelとChatGPTのシナジーを通じて、データ集計、整理、可視化、レポート作成、テンプレート自動化、コード不要のスケジュール作成、VBA自動化、そしてGoogleスプレッドシート連携まで全領域をカバーする実務中心の教育で、実習中心に構成されており、Excel初心者から中級者まで段階的に学習しながら実務にすぐ活用できる能力を身につけられるように設計されている。

「スマートファクトリー、名前はかっこいいけれど、いまいちイメージが湧きませんか？」 ニュースでは連日、第4次産業革命やAI工場について語られていますが、いざ関連資料を探してみると、PLC、MES、ERP、エッジコンピューティングといった専門用語（宇宙語？）ばかりが並んでいます。 非専門家に必要なのは、複雑な回路図ではなく、全体がどのように動いているのかを示す「地図」です。本講義では、難しい工学用語を排除し、誰でも理解できる直感的な図解と比喩で、スマートファクトリーのすべてを解説します。

「第4次産業革命、AI工場…言葉は聞き慣れているけれど、構造がイメージできませんか？」 製造業の未来と呼ばれるスマートファクトリー（Smart Factory）。関連ニュースは溢れ返り、求人情報には必須スキルとして登場しますが、非専門家にとってその壁はあまりにも高く感じられます。 「PLC？MES？ERP？宇宙語のような略語のせいで諦めていませんか？」 「コーディングや工学の知識がなくて、始めることすら不安ですか？」 ご安心ください。この講義は「工学」ではなく「構造」を扱います。複雑なテキストの代わりに直感的な図解を通して、まるでレゴブロックを組み立てるように、スマートファクトリーの全体マップを頭の中に完成させます。

顧客、市場、売上パターン分析、もう直接学ぶ必要はありません。 AIに聞けば専門家レベルの分析と戦略が一気に完成します!

このコースは機械・金属加工産業でAIを活用して生産性と品質を向上させる実務戦略を扱います。CNC、溶接、切断など主要工程データを分析し、不良率削減・予知保全・作業者安全管理までAI技術がどのように適用されるかを実際の事例とともに説明します。学習者は中小企業から大企業まで現場ですぐに活用できるAIベースの加工最適化方法を理解し、グローバル競争の中で製造革新を実現できるインサイトを得ることができます。

ChatGPT、Clova Xを含む生成型AIがデータ分析に活用できる多様な可能性と今後の未来が気になる場合は、今回の5月セミナーを聴いてみてください！

このコースは食品・医薬品製造業でAIを活用して生産性と品質を向上させる方法を扱います。原材料管理、生産工程、品質検査、規制遵守など主要段階でAIがどのように適用されるかを実際の事例を通じて学び、不良率減少と効率的な運営戦略を理解することができます。 このコースを通じて学習者は▲食品・医薬品産業特性とAI導入必要性▲データ基盤品質管理▲予測保全及び設備効率化▲規制遵守モニタリングとリスク管理▲国内外導入事例分析などを身につけ、現場ですぐに適用可能な戦略とインサイトを得ることができます。