データサイエンスを学ぼう! イントロダクション

セクション1 マスターデータサイエンス R (以降のセクションは追って公開される予定です。)

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(セクション1以降の講義は、追って有料での公開を予定していますので、お待ちください。)


①データサイエンスとは?

 皆さんは最近流行りのAIという言葉を知っていますか?これは人工知能の略ですね、これ以外にも最近は自動運転や、大手EC会社さんが出している音声認識をするAIスピーカーなど様々なものがありますね、これらは全てデータサイエンスを元に作成されてます。。。そんなデータサイエンス、言葉は知ってても中身がわかる人はほどんどいません。本講座ではそのわかりにくいですが大切な意味をもつデータサイエンスを、誰でも簡単に理解できるよう「超初心者向け」にご用意いたしました。

②この講座を学ぶと、どんな事ができるようになりますか?

例えば物品の販売を増やすために、年齢、時間、性別、気温など様々なデータを分析して、的確にクーポンを送付して効果を高める事例が増えてきました。マーケティングの手法を考えた場合、データの収集方法や、偏りのない集計をするために絶対に必要な知識があります。実社会において、身近にあるデータサイエンスを統計的な概念から学んで活用することで、より正確な判断基準で案件を分析し、判断することにつながります

③こんな方におすすめ

・IT業界や広告・マーケティング、消費財メーカー、サービス業など市場のニーズに対応したサービスを提供している会社の方に。

・実践的なデータを、正しく生かした判断を望む方に。

・データを収集し、それを仕事の現場で生かしたいと考える方に。

・データのクリーニング、要約、視覚化などを習得し、プレゼンなどに用いたい方に。

・機械学習アルゴリズムを実装する方法を学習し、データを読み解く力をつけたい方に。

・Webデータ収集とデータ抽出に関心がある方に。

④学習内容

・異なる情報源から収集された実生活のデータを扱う方法を学ぶ。

・ビジュアライゼーション、データ集計などのあらゆるデータを探索する。

・Webページデータを含む様々な情報源から、必要なデータを読み取る。

・データを視覚化し、どのテクニックを適用するかを理解する。

・最も一般的な統計的データの分析手法を学ぶ。

・機械学習と統計データ分析の違いを理解する。

・実生活データに、異なる「教師なし学習」* を取り入れる方法を学ぶ。

・「教師あり学習」* のテクニックを学ぶ。

・特定の用途に限定されずに、多くの現場で利用される機械学習の精度を学ぶ。

・空間データを操作する方法を学ぶ。

・文字列を対象としたデータ抽出と、NLP(神経言語プログラミング)での作業を学ぶ。

*「教師なし学習」とは、コンピュータが自らデータの種類、パターン、構造などを分析し、分析に使用するモデルさえもコンピュータ自身で導き出すことを言います。逆に、「教師あり学習」は、何が出力されるべきなのか人間によってあらかじめ指定されていて、分析モデルも人間が指定したものを使います。

(セクション1以降の講義は、追って有料での公開を予定していますので、お待ちください。)


講師について


ビクター・ベストス
ビクター・ベストス

私は根っからのプログラマーで、常にコンピュータとテクノロジー全般に精通しています。10年以上前からウェブサイト開発をしてきましたが、「スクラッチからWeb開発者になる」というWeb開発を上から下までカバーする素晴らしいコースをまとめました。

私の事ははWall Street Journal、MIT Journal、SlateおよびSydney Morning Heraldでも取り上げられています。

私は今、開発者を熱望するための最高のコミュニティを作ることに焦点を合わせています。私の最新のプロジェクトであるOnclick Academyは、ユーザーが他の学生とコーディングプロジェクトを学び、共有し、そして開発することができるオンラインスクールです。私は創設者兼最高経営責任者でもあり、世界中のeラーニングプラットフォームにデジタルコンテンツを提供することを使命としています。


良くある質問


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この講座はオンラインでのビデオ講座になりますので、いつスタートし、いつ終了しても大丈夫です。
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