データアナリティクス基礎 II コースレビュー

コース概要

データアナリティクス基礎 II へようこそ！このコースでは、機械学習の基本概念を学び、Pythonを使用してデータアナリティクスのさまざまな技法を習得します。主にアカウンタンシーのために設計されており、実務でのデータ活用を目指す方に最適です。

コースは、以下のモジュールで構成されています:

モジュール1: 機械学習の基礎 – 機械学習の基本概念を学び、Linear Regressionやk-nearest neighborアルゴリズムについて学びます。
モジュール2: 基本的なアルゴリズム – Logistic Regression、Decision Trees、Support Vector Machine等の重要な機械学習アルゴリズムについて学びます。
モジュール3: 実務における機械学習 – データ分析の現実的な課題とエンサンブル学習について深く掘り下げます。
モジュール4: 過学習と正則化 – 過学習の問題を回避するための方法と正則化の概念を探ります。
モジュール5: 基礎的な確率アルゴリズム – Naive BayesやGaussian Processesについて学ぶことで、確率理論に基づく機械学習のアプローチを理解します。
モジュール6: 特徴量エンジニアリング – 特徴量の選択とデータクレンジングの重要性について考察し、倫理的な観点も学びます。
モジュール7: クラスタリングの入門 – クラスタリング技法であるK-meansやDB-SCANについて紹介します。
モジュール8: 異常検知の入門 – データセットにおける異常値や外れ値を特定するための技術を学びます。

このコースは、データ分析と機械学習の基礎を学びたい方に非常に適しています。特にアカウンタントとして働く方々にとって、実際のビジネスデータを扱う際に役立つ知識と技術を身につけることができます。追加のフォーラムで他の受講生と意見交換できる点も良い刺激になりました。

コースを通じて得られる実践的なスキルは、今後のキャリアにおいて必ず役立つことでしょう。データ駆動型の意思決定を行うための技術をマスターしましょう！