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
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。
修了・合格基準
学習進捗率100％であること
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。
- 本コースは、Web教材での学習に加え、クラウド環境を利用した実習環境で実際に操作をして学習します。
- 「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）または「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）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。
動作環境
OS×ブラウザ：Microsoft Windows 10・11×Microsoft Edge・Google Chrome 音声：あり 音声のテキスト：あり
| 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～ <前提コース>【オンデマンド実習】Pythonによるデータアナリティクス 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)～ <上位コース>【オンデマンド実習】Pythonによるデータアナリティクス 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 |
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