未経験から目指す！データアナリスト研修シリーズ

アルゴリズム構築を学ぶ機械学習編

メッセージ

AIなど機械学習の技術は「なんでもできる最先端」というイメージが一人歩きしがちですが、技術の成り立ちや仕組みに対するリテラシーを高く持つことが大切です。
本講座は、データアナリストには必須知識となる機械学習について、未経験者でもわかりやすく学ぶことができる内容になります。
コード入力の画面操作を見ながら学習できることが特徴で、機械学習習得のための基本的な操作を網羅的に習得できるようになります。
優秀なデータアナリストは自己解決できる力を持ち合わせています。本講座を通して、プロとして必要なマインドも身につけてもらえれば嬉しいです。

本講座の資料がダウンロードできます。

各チャプターを６０％以上閲覧するとテストを受けることができます。

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講師

江口天

株式会社MDIU 代表取締役

東京大学卒業後、大手メーカーの研究所に所属。その後海外へ渡って現地でAI研究開発(オントロジー・セマンティックWeb、データサイエンス・NLP等)に関わる。現在は、大手上場企業の研究開発部署を中心に７件技術顧問を兼任、独自サービス（「利人」「Ontario Language School」）の展開、及びDX推進活動等、幅広く活動中。AI、特に自然言語処理分野に深い知見を持つ

この講師の他の講座

学習内容

AIと機械学習の関係について理解する
機械学習のアルゴリズムについて理解をする
Pythonの代表的なデータの型や変数、四則演算や条件分岐などの基礎的な操作方法
Numpy、scikit-learnというライブラリを用いた機械学習を体得する

学習対象者

データアナリストとして活躍したい新人エンジニア
データ分析の専門スキルを習得し、自身の強みにしたいビジネスパーソン

学習できるスキル(1)

職務スキル(1)

機械学習

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何度でも学習できる。メモ機能やワード検索機能も多数

AI
Python
アルゴリズム

7
2時間01分
学習証明バッジ

発売日2022/4/11
作成者日経ビジネススクール

チャプター一覧(7本)

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1. 機械学習とAIの関係 0:19:56 機械学習とは・機械学習とAIの関係について解説します。
3. Python使用環境を整えよう 0:10:38 VS Codeの環境設定を行い、PythonをVS Code上で使用できるようになりましょう。
4. Python基礎 0:32:00 Python基礎である変数・四則演算・条件分岐・ライブラリの読み込みについて学びましょう。
5. Python実習（Numpy） 0:09:17 機械学習でよく使われるNumpyの概要・環境構築・基礎を解説します。
6. Python実習（scikit-learn） 0:24:23 Chapter5で学んだことを元に、scikit-learnというライブラリを使った機械学習実習を行います。
7. 作成したモデルの精度を確認する 0:12:22 精度評価をおこなうための混合行列という概念について学び、精度評価コードが実装方法について学びます。