Tag: データサイエンス

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-business-priorities-data-ingestion はじめに 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで受講できるコース「AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion」についてレビューしたいと思います。このコースは、IBMのAI Enterprise Workflow Certification specializationの最初のコースであり、全6部からなる一連の学習モジュールの第一歩です。特に、これらのコースは連携しており、それぞれが前のコースの知識を必要としますので、順番に学ぶことを強くお勧めします。 コース概要 このコースでは、専門分野の全体像、前提条件の確認、そして今日使われているいくつかのプロセスモデルを理解します。デザイン思考プロセスを利用しますが、重要なのはプロセスの正確さではなく、実践への一貫した適用です。 国際的なビジネス環境でのデータサイエンスの重要性が増す中、このコースはあなたのビジネスチャンスを特定し、科学的な思考過程を適用する重要性を教えてくれます。特に、データのクリーニング、パース、アセンブルのプロセスがデータサイエンティストにとってどれほど重要で時間がかかるかを理解できます。 コースの強み このコースの強みは、実際のビジネスシナリオを通じて学ぶことができる点です。データの取得やビジネスプロセスを理解するための科学的アプローチを学ぶことは、他のデータサイエンスコースにはないユニークな体験です。また、デザイン思考を取り入れたアプローチは、さまざまな分野からのクリエイティブな視点を引き出します。 まとめ AI Workflowの最初のコースは、データサイエンスを学ぶ上で非常に価値のある出発点です。このコースを経て、次のステップであるデータ科学の実践的な応用にスムーズに進むことができます。データサイエンスのキャリアを考えている方、特にビジネスとデータの観点から学びたい方には、ぜひ受講をお勧めします。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-business-priorities-data-ingestion

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing こんにちは、データサイエンスに興味を持つ皆さん！今回はCourseraで提供されている「AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing」についてレビューと私のおすすめポイントをシェアしたいと思います。 このコースは、IBMのAIエンタープライズワークフロー認定専門課程の2つ目のコースです。このコースは前のコースを受講した後に進むことが強く推奨されており、各コースが相互に関連しているため、順番に受講することが重要です。 コースの内容は、仮想のストリーミングメディア会社でのデータ分析を通じて、探索的データ分析（EDA）の基礎を学ぶことに焦点を当てています。具体的には、データビジュアライゼーションのベストプラクティス、欠損データの取り扱い、仮説検定が紹介されます。 **シラバスのハイライト**: – **データ分析**：探索的データ分析の主要なポイントは視覚化と仮説検定です。このユニットでは、EDA、データビジュアライゼーション、欠損値について学びます。特定のモデルには一つの欠損値戦略が適していることもあれば、別のモデルには別の戦略が適切になることもあります。 – **データ調査**：データサイエンティストは、統計的ツールを用いてデータを分析し、結論を導き出します。このユニットでは、確率分布を用いた推定の基礎技術と、これらの推定を用いて帰無仮説の有意性検定を行う方法にフォーカスしています。 このコースは、データサイエンスの基礎をしっかりと学びたい方にとって非常に価値のある内容だと思います。特に、視覚化や欠損データの処理方法に関する知識は、実務にも直結します。自分でデータ分析をする際に非常に役立つスキルを身に付けることができます。 AIやデータ分析に興味がある方は、ぜひこのコースを受講してみてください！一緒に勉強しましょう！ このコースに関する質問があれば、気軽にコメントしてください。皆さんの学びがより充実したものになりますように！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-feature-engineering-bias-detection 皆さん、こんにちは！今日は、Courseraで提供されている素晴らしいコース「AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection」についてレビューしたいと思います。このコースは、IBM AI Enterprise Workflow Certification specializationの第三のコースであり、前のコースと密接に関連しているため、順を追って受講することが強く推奨されています。 このコースでは、架空のメディア企業のワークフローの次のステージに進む準備が整います。この段階では、特徴エンジニアリングのベストプラクティス、クラス不均衡の処理方法、バイアスの検出に焦点を当てています。 ### コースの内容 1. **データ変換と特徴エンジニアリング** このモジュールでは、現代のビジネス企業において効果的な特徴エンジニアリングのために必要なスキルを紹介します。これらのスキルは、実際の経験に基づく長年のベストプラクティスとして提示されます。 2. **パターン認識とデータマイニングのベストプラクティス** このモジュールでは、特徴エンジニアリングに関連するスキルの議論が続き、外れ値の扱いやパターンを見つけるための教師なし学習技術に重点が置かれます。 ### コースの感想 このコースは非常に実践的で、明確な目的を持っています。教材は分かりやすく、理論だけでなく実際的なアプローチを学べる点が大変気に入りました。特に、データ変換と特徴エンジニアリングの技術を体系的に学ぶことができ、データサイエンスのスキルを大きく向上させることができました。 また、バイアス検出についての議論も非常に興味深かったです。このスキルは、現代のAI開発において欠かせないものであり、実社会におけるデータの公正性を保つ上で重要です。 ### おすすめポイント…