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- コースコード：
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)～
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、数値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．非構造化データ（テキストデータなど）を、分析可能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 | 2025/01/30 | 09:30 - 17:30 |
| 名古屋 | 2025/02/06 | 09:30 - 17:30 |
| 大阪 | 2025/03/13 | 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
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 ～Step2 機械学習基礎編(分類・回帰)～ |
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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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