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- コースコード：
UBU64L
【集合】Pythonによるデータアナリティクス ～Step2 機械学習基礎編(分類・回帰)～
Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方におすすめです。
受講対象者
- Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方
- 前提知識
- 「Pythonによるデータアナリティクス ～Step1 可視化・解釈編～」コースを受講済み、あるいは同程度の知識があること。具体的には、Jupyter NotebookまたはJupyter Labの基本的な操作ができ、Pythonの「pandas」「Matplotlib」ライブラリを、マニュアルを参照しながら実装できること。
コース内容
Pythonの代表的な機械学習ライブラリ「scikit-learn」などを使った機械学習の全体像を、講義・演習により学習します。はじめて機械学習を適用する方が知っておくべきこと（分類、回帰、交差検証、パラメーター調整など）を学習します。Pythonを使ってはじめて機械学習を適用される方向けのコースです。
到達目標
本コース修了後、次の事項ができることを目標としています。
- １．代表的な機械学習の各手法の違いと特徴を説明できる。
- ２．代表的な機械学習ライブラリを使用して、学習モデルを作成できる。
- ３．代表的な機械学習ライブラリを使用して、学習モデルの解釈や評価ができる。
開催スケジュール
| 開催地 | 日程（開始日） |
時間 |
|---|---|---|
| 東京 | 2025/11/27 2026/01/26 | 09:30 - 16:30 |
| 名古屋 | 2026/01/13 | 09:30 - 16:30 |
| 大阪 | 2025/12/08 | 09:30 - 16:30 |
ご受講前には「申込み手続き完了」メールでも開始・終了時間をお知らせします。開始日の１週間前までに、「講習会受講票」のご案内をしますので、そちらで会場をご確認ください。また、開催中は時間内に、１日あたり１時間程度の休憩時間があります（半日、短時間コースは除く）。
注意事項
- 本コースでは、数学的なアルゴリズムは扱いません。
- 「Pythonによる機械学習システム構築入門～学習モデル作成からAPI化～」（UBU26L）コースと内容が一部重複しています。
ご受講にあたって
お客様の声
関連情報
| 関連コース | <前提コース>【集合】Pythonによるデータアナリティクス ～Step1 可視化・解釈編～ <上位コース>【集合】Pythonによるデータアナリティクス ～Step3 機械学習応用編(データ加工)～ |
|---|---|
| 関連コースマップ | データ利活用-データサイエンス データ利活用-AI(人工知能) |
このコースを受けた人はこんなコースを受けています。
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- データ利活用
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UBU83L
【集合】Pythonによるデータアナリティクス ～Step3 機械学習応用編(データ加工)～
- #データサイエンス
- レベル： 応用・実践
- 開催地区： 東京 , 名古屋 , 大阪
- 学習期間： 2日間
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