Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering
こんにちは、データサイエンス愛好者の皆さん！今日はCourseraで提供されている「Feature Engineering」コースについて詳しくレビューし、おすすめポイントをお伝えします。
このコースは、機械学習（ML）モデルの精度を向上させるための重要な要素である特徴量エンジニアリングに特化しています。Vertex AI Feature Storeの利用法や、どのデータ列が最も有用な特徴を構成するかを見つける方法について学ぶことができます。また、BigQuery ML、Keras、TensorFlowを用いた実践ラボも含まれており、実際のアプリケーションに直結したスキルを身につけることが可能です。
以下はコースのシラバスです：
– **モジュール0: イントロダクション**
– コースの概要と目的について。
– **モジュール1: Vertex AI Feature Storeの紹介**
– Vertex AI Feature Storeの基本について。
– **モジュール2: 生データから特徴へ**
– 特徴量エンジニアリングのプロセスについて。
– **モジュール3: 特徴量エンジニアリング**
– BigQuery MLとKerasにおける実践的な手法。
– **モジュール4: 前処理と特徴作成**
– Dataflowの利点について。
– **モジュール5: 特徴の交差 – TensorFlow Playground**
– 特徴の交差の重要性とその活用法。
– **モジュール6: TensorFlow Transformの紹介**
– tf.Transformライブラリの使い方と用途について。
– **モジュール7: まとめ**
– コース全体のまとめ。
このコースは特に初心者から中級者のデータサイエンスを志す方におすすめです。理論だけでなく、実践的なアプローチを通じて、データをどのようにモデルに適用するか具体的に学ぶことができます。また、最新の技術やツールに触れることができるので、スキルアップにも最適です。
以上、「Feature Engineering」コースのレビューでした！ぜひ受講して、データサイエンスの旅を一緒に楽しみましょう！
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering