【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)～

Pythonでデータの前処理に挑戦しよう！様々なデータを効率的に加工するテクニックを学び、データ分析スキルの更なるステップアップを目指しましょう。

受講スタイル：: 集合研修
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

￥138,600 (税込)

￥126,000 (税別)

別の受講スタイルでも学習いただけます

受講対象者

人工知能プロジェクトをはじめとしたデータ分析プロジェクトに携わるデータエンジニア

前提知識: 「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)～」（UBU64L）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、Pythonの「pandas」「Matplotlib」「scikit-learn」などのデータ分析ライブラリを用いて、機械学習モデルを作成、評価（データの分割および評価指標の理解）できること。

コース内容

データ分析作業の8割を占めるといわれている「前処理」について学習します。データ分析の精度は「前処理」で決まると言われるほど、分析結果に大きな影響を与えます。本コースではPythonを使い、構造化データの前処理を中心に学習します。

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．構造化データ（数値データ）を、分析可能な形式に加工することができる。
２．構造化データ（数値データ）を、機械学習適用時にモデルの精度が向上するようなデータに加工することができる。
３．時系列データの特性を理解し、適切な形式に加工することができる。

開催スケジュール

開催地	日程（開始日）	時間
東京	2026/01/22	09:30 - 17:30
名古屋	2026/03/11	09:30 - 17:30
大阪	2026/02/05	09:30 - 17:30

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

「データ分析のためのデータ前処理実践トレーニング」（UBU36L）コースを受講済みの方は、内容が重複するため、受講の必要はありません。

ご受講にあたって

当社の研修コースにおいて、電子教材の使用を開始しております。電子教材を使用するコース一覧と電子教材配信サービスの動作環境について、事前にご確認ください。
なお、ベンダー認定コースにつきましては、各ベンダーが提供する電子教材閲覧サービスを利用いただく場合がありますので、「注意事項」にてご確認ください。

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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)

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