データサイエンス｜機械学習データ分析講座 Lv2 モデル構築・データ分析の実践

本講座、「機械学習データ分析講座シリーズのLv2」は、業務現場で使える機械学習の技術を短時間で、効率的に身につけるための講座として最適です。

本講座では、機械学習の概論（例えば決定木モデルの仕組み、精度評価の考え方、パラメータに関する概念）の解説を行った上で、演習を通じて、データ分析の現場ですぐに使える技術の習得を目指します。
機械学習のモデルを構築することは複雑で難解なイメージを持っている方も多いですが、実は講座内で紹介する便利な分析パッケージを使うと高度なタスクが驚くほど簡単にできます。

本講座を受講すると、以下の一連のことを一人でできるようになります！

本講座は、座学的な知識、講義中の実演デモ、演習課題における試行錯誤をバランスよくブレンドしております。
講義には本質だけを凝縮させ、コンパクトに、分かりやすく解説します。演習に重点的に時間を割くことで、講義期間内の学習効果を最大化することがポイントとなります。講義内容を確実に定着させるための講師オリジナル練習問題もございます。

また、本格的に学びたい方は、講師とのマンツーマンコーチングをSlackで受ける制度もご用意しております。インプットをしっかり行うだけでなく、受講生が確実にスキルをアウトプットできるようになるまで講師が見届けるコンテンツとなっています。

講座ガイダンス

サンプル講義

こんな方におすすめです

本講座の目次

• （復習）機械学習モデルの構築の基本的プロセス
• 決定木アルゴリズム（データ処理の仕組み）
  決定木モデルを構築
• 精度検証の仕組みや段取り
• 精度向上に関する考察（精度スコア、特徴量の可視化、特徴量の選別）
  交差検証、グリッドサーチ
• 演習課題への導入（データ前処理、特徴量エンジニアリング）

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