みんなのデータサイエンス講座 -Python、Colab、Kaggleで基礎から学び親しむ「データ」の世界-

初心者向けのデータサイエンスのコースです。PythonやGoogle Colaboratory、Pandasなどを使って、プログラミングや確率・統計、機械学習の基礎を学びましょう。最後には、Kaggleを使って実践的な課題に取り組みます。

4.00 (209 reviews)
Udemy
platform
日本語
language
Data Science
category
1,479
students
6.5 hours
content
Nov 2023
last update
$49.99
regular price

What you will learn

データサイエンスの基礎を学びます。

様々なタイプのデータに親しむことができるようになります。

「データ」に対して俯瞰的な視点を身につけ、社会におけるデータの重要性について理解できるようになります。

Pythonの基礎的なプログラミング技術が身につきます。

NumPy、matplotlib、Pandasなどのツールの扱い方を学びます。

確率・統計の基礎を学びます。

Kaggleを使って実践的なデータサイエンスの課題に取り組めるようになります。

様々な機械学習のアルゴリズムを扱えるようになります。

Description

みんなのデータサイエンス講座は、誰に対しても開かれた初心者向けのデータサイエンス講座です。プログラミングや数学の事前知識はほとんど必要ありません。

難解な数式やプログラミングが学習の妨げであった方でも、問題なく学習できます。

必要なコードは、データサイエンスの分野で最もメジャーな言語のPythonで記述します。Pythonについては、基礎から丁寧に解説します。

本コースはこのPythonを使ってデータサイエンスの基礎を丁寧に学びますが、最後にはKaggleを使って実践的な課題への取り組み方まで学びます。

データサイエンスのコードの記述には、Google Colaboratoryという開発環境を使います。これにより、初心者の方が躓きやすい環境設定が大幅に楽になります。

本コースは、Udemyの受講生数が数万人に及ぶ経験豊富な講師が指導します。文系や非エンジニアの方にもお勧めです。

データに基づくロジカルな思考は、社会における様々な場面であなたをサポートします。様々な種類のデータに、親しめるようになりましょう。


注: 本コースに先立ちYouTubeでのライブ講義【Live人工知能】がありました。本コースの動画はこのライブ講義をUdemy用に再構成したものになります。


コースの内容は以下の通りです。

Section1. データサイエンスの概要

→ データサイエンスの概要、および開発環境であるGoogle Colaboratoryについて学びます。

Section2. Pythonの基礎

→ プログラミング言語、Pythonの基礎について学びます。

Section3. データサイエンスのツール

→ データサイエンスにおいて有用なツール、NumPy、matplotib、Pandasについて学びます。

Section4. 確率と統計

→ データサイエンスおいて重要な、確率・統計の基礎を学びます。

Section5. 機械学習

→ 様々な機械学習の手法の、特性と実装を学びます。

Section6. データサイエンスの実践

→ Kaggleを使い、現実的な問題に取り組みます。


その他コースの特徴は、以下通りです。

- 理論よりも体験を、手を動かすことを重視します。

- 可能な限り、簡単な数学を用いて解説します。

- 必要な数学はグラフィカル、直感的に解説します。

- 数学用語や専門用語を避け、なるべく平易な言葉で説明します。

- 難しい概念は、細かく分解して少しずつ学習します

- プログラミング初心者、未経験者でも大丈夫です。プログラミング言語Pythonを基礎から学びます。

なお、大学レベル以上の数学や、深い理論の解説は行いませんのでご注意ください。

Content

データサイエンスの概要

教材の使用方法
イントロダクション
講座の概要
データサイエンスの概要
Pythonとデータサイエンス
学習の心構え
開発環境について
演習

Pythonの基礎

Section2の概要
Pythonの基礎1
Pythonの基礎2 Part1
Pythonの基礎2 Part2
Pythonの基礎3
Pythonの基礎4
演習

データサイエンスのツール

Section3の概要
NumPyの基礎
matplotlibの基礎
Pandasの基礎
演習

確率と統計

Section4の概要
確率の基礎
基本的な統計量
正規分布
共分散と相関係数
ベイズの定理
演習

機械学習

Section5の概要
機械学習の概要
回帰
k平均法
サポートベクターマシン
決定木
演習

データサイエンスの実践

Section6の概要
Kaggleの概要
Kaggleの設定
Kaggleの実践
演習
最後に

ボーナスレクチャー

ボーナスレクチャー

Screenshots

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Reviews

Mass
October 7, 2023
データサイエンスの概要を短時間で把握できる点で、とても有意義な講座になっていると思います。 数式の解説や機械学習の解説に関しては、事前知識によって理解度が大きく変わるのではないかと思います。しかし適所でネット検索などで調べながら進めれば問題なく理解できる構成になっている思います。
木村
July 14, 2023
受講者のレベルによるが、私のような初心者にとっては、説明が少なく、進み方がは早すぎる。関数を理解しないままどんどん進んでしまう。関数を事前にある程度覚えていないと立ち止まる回数が多くなり、動画での講義としてはあまり意味がない。書面テキストでやる方が理解度が高まるのではないか。ただ、講義の目的としてPhyton というのはこんなことができるぐらいの理解のための講座であるなら良いのではないか。実践的なことは到底マスターできない。能力にもよるかもしれないが…
Asada
January 8, 2023
kaggle挑戦は初めてでしたが、わからないなりに投稿する事までできて嬉しくなりました!まだPythonは学び始めたところなのでこれからですが、「Kaggleなんとか挑戦したい」と言う高い目標を持てました。クーポンを使い同じ講師様の講座も購入しました!
Noriaki
July 29, 2022
途中で急に難易度が上がるところがありますが、コードを見て説明しただけではわかりづらい箇所は、シェーマを使って考え方や構図を示した方が理解が早い。突然出てくるワードに関しての説明がないと、結局すっきりしないので、突然出てくるワードには言及が欲しかった。

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5/6/2021
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6/12/2021
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