Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-es
こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている「Feature Engineering en Español」というコースについて、詳しくご紹介します。このコースは、データサイエンスや機械学習のモデル精度を向上させるためにどのように特徴をエンジニアリングするかを学ぶのに非常に役立つものです。
このコースの概要として、Vertex AI Feature Storeについて学ぶことができ、新しい属性を作成するために必要な手法や技術が数多く紹介されています。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlowを使用した実践的なラボも充実しており、実践を通じてスキルを磨くことができます。
コースのシラバス
コースは以下のモジュールで構成されています：
- 紹介: コースの概要と目的について説明します。
- Vertex AI Feature Storeの紹介: このサービスの基本を学びます。
- 生データから属性へ: 良い属性とは何か、そしてそれを機械学習モデルでどのように表現するかを探ります。
- 属性エンジニアリング: 機械学習と統計の違い、BigQuery MLとKerasを使った属性エンジニアリングのテクニックを学びます。
- 前処理と属性の作成: Apache Beamに基づくデータ処理技術を使用します。
- 属性の組み合わせ: TensorFlow Playgroundを利用して、現代のAA手法における属性の組み合わせの重要性を理解します。
- TensorFlow Transformの紹介: tf.Transformのユースケースを学び、データプロセスにおける効果的なアプローチを探ります。
- まとめ: コースの全体を振り返ります。
このコースは、データサイエンスや機械学習の分野に興味がある方にとって、非常に価値のある内容となっています。例えば、Vertex AI Feature Storeを活用することで、大規模なデータの管理と処理が容易になり、より精度の高いモデルを構築することが可能になります。
興味がある方には、このコースをぜひ受講することをお勧めします。データエンジニアリングや機械学習のスキルを一段と高められるチャンスです！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-es