データサイエンス｜機械学習データ分析講座 Lv1 ゼロから学ぶモデル構築超入門（旧：機械学習超入門講座）
※ 本講座は，講座名が「機械学習超入門講座」から変更されました。
produced by GRI
機械学習を学び始めるファーストステップとして！
GRIの社員研修にも用いられる普遍的な講座をオンラインで視聴できる！
機械学習を学び始めたい人必見の講座！
本講座では、たった２時間で機械学習モデルを構築・活用する具体的な流れをつかめて、初心者でも簡単な機械学習システムの実装を自ら体感出来ます。 実践レベルのデータサイエンス講義（Python、分析ツールの使用法、高度な機械学習実装 etc..）をスムーズに受講できるようにするための導入講義です。
現在、機械学習を活用したデータ処理能力は需要が急上昇しています。
・キャリアアップや教養のために、機械学習を学びたい。
・本やウェブで調べても難解な数式や文章ばかりで困る。
・文章で読んでも、いまいちイメージがわかない。
・一般に初学者に適している講座は少なく、また、データサイエンススクールに通う余裕もない。
・日々機械学習を活用したアプリケーションから恩恵を受けているが、裏の仕組みをなかなか想像できない。
というお悩みを、本講座「機械学習データ分析講座 Lv1 ゼロから学ぶモデル構築超入門」が解決します。
講座内ではデータ分析官として多くのデータサイエンティストを輩出してきたヤン講師が、機械学習のアウトラインを把握し、正しく理解することができるよう、丁寧に体系的に講義を進めます。
本講座には、「講義＋テキスト・動作プログラム付きのパッケージ」，「講義＋テキスト・動作プログラム＋ヤン講師による質問対応（添削・質疑応答込み）付きのパッケージ」の２種類がございます。ご自身の理解度やニーズに合わせてご選択ください。
※ 本講座は，2020年７月配信開始の「機械学習超入門講座」を名称変更したものです。既にご購入済の方は，ご注意ください。
- 講義時間
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約2時間
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- 教材ダウンロード開始日
- 2020年7月28日
- ダウンロード可能教材
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・講義テキストデータ
・anacondaセットアップマニュアル
・演習用のプログラミングコード + 演習用データ ※マイページ内でZIP形式にてダウンロード可能
- 視聴開始日
- 2020年7月28日
- 視聴期限
- お申込み日より180日
担当講師：ヤン ジャクリン
サンプル講義
本講座の特長
本講座「機械学習データ分析講座 Lv1 ゼロから学ぶモデル構築超入門」は、講師が所属する、データ分析の専門家が揃う株式会社GRIにおいては、社員研修にも使用しています。
２時間でコンパクトに、分かりやすく解説
機械学習を使用した経験をお持ちではない方であっても、効率よく、機械学習を活用する全体像を理解していただけます。 ２時間程度の講義に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。 具体的な目標は以下を理解すること： ・機械学習モデルを構築する一連の流れ ・予測モデルの精度をどう評価するのか ・Scikit-Learnをはじめとする、大変便利な分析パッケージの機能が機械学習にどう活用されているのか
本講義を経て実践レベルのデータサイエンスの学習へ
今後、実践レベルのデータサイエンス講義（Python、分析ツールの使用法、高度な機械学習実装 etc..）をスムーズに受講できるための導入講義として最適です。
・実践的なスキルを身につけるまでにはある程度時間がかかり、初学者が最初から無闇に手を動かす講義に飛び込むと、時間をロスし、目的を見失ってしまいます。
・あらかじめ、機械学習システムがどう実現されているのか、明確なイメージや目的を意識できると、モチベーションが高まり、学習計画を立てやすくなります。
コーディングに触れて現場を体感
データ分析のシステムを実装するコーディングに触れることにより、機械学習を実装する現場の様子を体感できます。 機械学習のモデルを構築することは非常に複雑で難解なタスクと想像する方も多いですが、実はそれを驚くほど簡単にしてくれる便利な分析パッケージの役割を紹介します。 明確なイメージを掴むことで、さらに深く学びたい意欲が加速度的に増えるでしょう。
こんな方を対象としています
本講義は以下の目的をもった方にとって最適です。 ・機械学習やデータ分析の考え方を体系的に身につけたい ・データ利活用プロジェクトに関わるための準備をしたい ・分析官やAIエンジニアとしてのキャリアアップや就職・転職を考えている ・実践的なデータサイエンス研修を受講する前に、入門向けのコンパクトな導入編講座が欲しい ・機械学習技術の最新動向が報道されている中、仕組みを知ることによって、情報を正しく解釈したい
本講座の学習方法
講義の前半では、機械学習モデルの構築に関する基本概念や基本的な流れを整理します。 後半では、初学者でも、ゆとりをもって取り組める演習課題を取り扱い、講義中に丁寧に一歩ずつリードしていきます。 機械学習の多くある手法の中から、汎用的かつ理解しやすい「決定木」を演習の題材とします。 繰り返し講義を受講して、その内容を周りの方に、ご自身の言葉で説明できるレベルの理解度を目指してください。 また、本講座と並行もしくは、本講座を受講する前に、機械学習やデータ分析全般に関する最重要概念を丁寧に解説してくれる講義、データサイエンス概論講座の受講を大いにお勧めします。
テキスト・動作プログラムでより効果的な学習を
①講義テキストデータ
②anacondaセットアップマニュアル
③演習用のプログラミングコード + 演習用データ
※マイページ内でZIP形式にてダウンロードすることができます。テキスト目次
・教師あり機械学習モデルを構築する基本的なプロセス ・決定木手法の理解（データを処理する仕組み） ・便利な分析パッケージの役割 ・【演習1（準備運動編）】簡単な分類タスクを実装 ・精度評価の仕組みと指標 ・【演習2】細胞形状データを用いたガン診断モデルの構築 ・過学習現象とランダムフォレストモデルの紹介
Slackを用いた質問制度
Slackで質疑応答（購入から３カ月以内） ヤン講師が直接、受講生の疑問に迅速に回答いたします。講義内容に関する質問やディスカッションをすることができます。またモチベーションの維持にもご利用ください。 ※お申込み後、登録いただいているメールアドレス宛に招待のメールをお送りいたします。
商品内容の比較
※全体が表示されていない場合，横スクロールでご確認いただけます
| Lv1 ゼロから学ぶモデル構築超入門 | Lv1 ゼロから学ぶモデル構築超入門 （質問制度付き） |
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| 通信講義 約2時間 |
〇 | 〇 |
| テキスト・動作プログラム | 〇 | 〇 |
| 質問対応 Slackで3ヶ月 ※1 |
– | 〇 |
| 価格 |
データに触れて本格学習 19,800円 21,780円（税込） |
ヤン講師がフルサポート 39,800円 43,780円（税込） |
※1 起算日は講座お申し込み日です。
価格／講座のご購入
※ 本講座は，講座名が「機械学習超入門講座」から変更されました。既にご購入済の方は，ご注意ください。
受講に必要なスキル
本講座を受講するために、特別な数学等の知識は必要ありませんが、Pythonの基本プログラミングができる方はスムーズに学習が進められます。Pandas、NumPy、Scikit-learn、Matplotlib等のPythonライブラリの基本的な使い方を習得していることが望ましいです。
アガルートアカデミーのPython講座シリーズでは、Lv1～Lv3まで段階的に学べる講座を提供しております。機械学習の実装を学ぶとともに、是非そちらも利用して体系的にスキルアップしていただければと思います。