Tag: データサイエンス

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/process-mining 今日は、Courseraで提供されている「プロセスマイニング：データサイエンスの実践」というコースについてレビューします。このコースは、モデルベースのプロセス分析とデータ指向の分析技術の間に存在する欠落したリンクを埋めるもので、データサイエンスの知識を使ってプロセスを分析し、改善する方法を学べます。 このコースのシラバスは以下の通りです。 ### 1. はじめにとデータマイニング 初めのモジュールでは、コースの情報とデータマイニングの基礎を学びます。 ### 2. プロセスモデルとプロセス発見 このモジュールでは、プロセスモデルの紹介とイベントデータからプロセスモデルを発見する方法について説明します。 ### 3. プロセスモデルの異なるタイプ プロセスマイニングの基本を理解したら、今度はイベントデータからプロセスモデルを発見するさまざまな方法を深堀りしていきます。 ### 4. プロセス発見技術と適合性チェック このモジュールでは、プロセス発見を完了させるためのAlternative Approachと、イベントデータとプロセスモデルの適合性をチェックする方法を学びます。 ### 5. プロセスモデルの強化 プロセスモデルをどのように強化できるか、データ面を追加したり、プロセス上のボトルネックを視覚化したり、プロセスの社会的側面を分析する方法について考察します。 ### 6. 運用サポートと結論 この最終モジュールでは、稼働中のプロセスでのプロセスマイニングの適用方法、必要なイベントデータの取得、プロセスマイニングソフトウェアの使い方、データから結果を得る方法について話します。…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/predictive-modeling-model-fitting-regression-analysis こんにちは、データサイエンス愛好者の皆さん！今回は、Courseraの魅力的なコース「予測モデリング、モデルフィッティング、回帰分析」をご紹介したいと思います。このコースは、ビジネスの目標を達成するためにモデルを適用する方法を学ぶ素晴らしい機会です。 ### コース概要 このコースは、予測モデリングの異なるアプローチを探求し、モデルがどのようにして監視されたり、非監視されたりするのかを議論します。また、モデルのフィッティング、トレーニング、スコアリングについても詳しく学びます。さらに、歴史的および将来のデータに対して模型を適用する方法も探ります。そして、このコースには、線形回帰モデルを開発するためのハンズオンアクティビティも含まれています。 ### シラバス詳細 1. **予測モデリング** – このモジュールでは、予測分析と記述分析を比較し、それぞれから何を学び取ることができるのかを学びます。監視モデリングと非監視モデリングの基本的概念についても説明します。 2. **データの次元性と分類分析** – データをどのように分類できるか、また、決定木を活用した簡単に理解できるモデルについて探ります。 3. **モデルフィッティング** – モデルフィッティングの概念を探り、歴史的および未来のデータに適合する一般化されたモデルを作成することの重要性について学びます。 4. **回帰分析** – 回帰分析の説明から始め、どのようにデータ科学のプロが予測を行うかを学びます。モデルフィットがビジネスの問題を解決する保証ではないことを理解することが重要です。 ### なぜこのコースをお勧めするのか このコースは、データサイエンス分野をこれから学んでいこうとしている初心者や、すでに経験がある方にも非常に有益です。ハンズオンのアクティビティを通じて具体的なスキルを習得できるため、実践的な知識を得ることができます。また、講義は明快で、専門的な用語も解説してくれるため、安心して学ぶことができます。 ### 最後に…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-patterns データマイニングにおけるパターン発見を学ぶ – コーセラのコースレビュー こんにちは、データサイエンス愛好者の皆さん！今回は、Courseraで提供されている「データマイニングにおけるパターン発見」というコースについて、私の体験をもとにレビューをお届けします。このコースは、データマイニングの一般的な概念と手法を学び、特にパターン発見に焦点を当てています。 コースの概要 このコースでは、データマイニングの基本概念から始まり、具体的なパターン発見の手法やアプリケーションを深く学ぶことができます。コースはモジュール形式で進行し、各モジュールが非常に構造的にまとめられているため、理解しやすいです。 モジュール内容 モジュール1：パターン発見の一般概念を学ぶことで、頻度パターンやアソシエーションルールについての基礎を理解します。また、頻度パターンを抽出するための主要なアプローチを習得します。 モジュール2：パターン評価における興味深い指標を学び、既存のフレームワークの限界について考察します。 モジュール3：シーケンシャルパターンや時空間パターンのマイニング手法を学び、データから意味のあるパターンを発見する方法を理解します。 モジュール4：テキストデータから良質なフレーズを抽出する方法や、ソフトウェアバグのマイニングなどの応用についても触れます。 おすすめポイント このコースをお勧めする理由は、以下の通りです： 体系的にデータマイニングの知識を習得できる 実践的な技術が学べるため、スキルとしてすぐに活かせる 幅広い応用が紹介されており、興味を持ち続けやすい 最後に データサイエンスや機械学習に興味がある方、特にデータマイニングの技術を深めたい方には、この「パターン発見におけるデータマイニング」のコースは非常におすすめです。是非、受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-patterns