Tag: データ前処理

「Analítica y ciencia de datos para negocios」コースレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/analtica-y-ciencia-de-datos-para-negocio こんにちは、皆さん!今日は、Courseraで提供されている「Analítica y ciencia de datos para negocios」という素晴らしいコースについてレビューしたいと思います。このコースは、ビジネスにおけるデータ分析とデータサイエンスの基本原則を学ぶ絶好の機会です。 このコースの主な目標は、学生にデータ分析プロジェクトの開発プロセスにおける基礎的な原則や特徴、そしてデータ前処理の重要性を理解させることです。特に、本コースでは、欠損データの分析、外れ値の検出、標準化、離散化など、実用的なテクニックを身につけることができます。 コース詳細 このコースは、以下のモジュールで構成されています: INTRODUCCIÓN: コースを成功させるための基本的な概念が紹介されています。 MÓDULO 1: 概念一般: ビジネス分析に使用される主なデータ分析手法を網羅的に学びます。 MÓDULO 2: データ前処理(1)- 欠損データ: ビジネス分析プロジェクトにおける複雑で時間のかかるステップ、すなわち欠損データの問題について学びます。 MÓDULO 3: データ前処理(2)- 外れ値の検出: 外れ値の検出や処理方法を学び、さらにデータ前処理のスキルを磨きます。 MÓDULO…

Courseraの「Tableauによるデータ分析」コースレビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-analysis-with-tableau-public 「Tableauによるデータ分析」コースレビュー データ分析のスキルを手に入れたい方へ、特にTableauに興味がある方にご紹介したいのが、Courseraで提供されている「データ分析とTableau」コースです。このコースは、データの操作と準備から分析、レポート作成まで、幅広いスキルを学べる素晴らしい機会です。 コース概要 このコースでは、Tableauを使ったデータの探索分析の基礎を学び、記述統計や視覚化を用いてレポートを作成するスキルを習得できます。初級レベルの役割を求める方にはぴったりの内容です。また、手動計算と比較したときに、Tableauの分析機能を効果的に利用する方法も身に付けます。 シラバスのレビュー データ分析と探索コースの最初の週では、Tableauデータ分析プロセスフレームワークについて学びます。このフレームワークは、データを効果的に準備し、分析し、解釈し、コミュニケーションするための必須ガイドです。データセットを掘り下げ、より洞察的な分析に向けてデータを洗練させるためのデータ探索についても触れます。 データ前処理と集計第2週には、データ準備の重要な段階を深堀りします。高度な前処理技術を探求し、データの質と関連性を向上させる方法を学びます。また、Tableau内の強力な集計ツールを活用する技術も習得します。 統計解析の紹介第3週ではデータ分布や変動に関する理解を深めるための外部モジュールに取り組みます。平均、分散、標準偏差などの基本的な統計概念を学び、Tableauでヒストグラムや箱ひげ図を作成・解釈する方法を習得します。 予測分析の紹介第4週では、相関と回帰について学び、そこから得た知識を用いて散布図を作成します。具体的なプロジェクトでは、Superstoreデータセットを使用して予測分析技術を応用します。 まとめ データ分析のスキルを習得したい方、またはTableauを学びたい方にとって、このコースは非常に有益です。丁寧に構成されたシラバスと実践的なプロジェクトを通じて、自信を持ってデータに対処できるスキルを手に入れることができます。ぜひ参加してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-analysis-with-tableau-public

Courseraで学ぶ「Feature Engineering 日本語版」レビューとおすすめ

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/feature-engineering-jp はじめに 最近、機械学習やデータ分析に興味がありますか?特に、MLモデルの精度を上げるための特徴量エンジニアリングに興味を持っている方に、Courseraの「Feature Engineering 日本語版」コースを強くおすすめします。このコースでは、Vertex AI Feature Storeの使い方から始めて、良い特徴と悪い特徴の見極め方、そしてそれらをどう前処理して変換するのかを詳しく学ぶことができます。 コースの概要 コースは以下のような構成になっています: Vertex AI Feature Storeの概要:このモジュールでは、Vertex AI Feature Storeがどのように機能するのかを紹介します。 元データから特徴への変換:高度な特徴量エンジニアリングを学び、MLアルゴリズムで機能する特徴を作成する方法を探ります。 特徴量エンジニアリング:機械学習と統計の違いを理解し、BigQuery MLとKerasを用いて特徴量エンジニアリングを実行します。 前処理と特徴の作成:Apache BeamとDataflowを用いて前処理を行う方法を学びます。 特徴クロス – TensorFlow Playground:特徴クロスの重要性とその応用について理解を深めます。 TensorFlow Transformの概要:データを前処理するためのtf.Transformのユースケースを学びます。…

科学における機械学習モデルコースの紹介とレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-models-in-science こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「機械学習モデル in Science」というコースをご紹介します。このコースは、科学的な問題に機械学習技術を適用したいと考えている方に最適です。これは、データの読み込み、クリーンアップ、変換から基本的および高度な機械学習アルゴリズムの実行まで、完全な機械学習パイプラインについて学べる内容になっています。 ### コースの概要 このコースは、データ前処理技術(PCAやLDAなど)から始まり、支持ベクトルマシン(SVM)やK-meansクラスタリングといった基本的なAIアルゴリズムに進みます。全体を通じて、数学的およびプログラミング的なスキルを築くことが求められます。 #### シラバスの内容 1. **AIの前に:データの準備と前処理** – データの欠損値処理や外れ値の除去といった前処理技術について学びます。 – 次に、次元削減手法としてのPCAとLDAについて深く掘り下げます。 – Pythonでのコーディングを通じて、データを次のモジュールに渡す準備をします。 2. **基礎的なAIアルゴリズム:K-MeansとSVM** – 教師あり学習と教師なし学習の違いを理解し、K-Nearest neighborsの分類とK-Meansクラスタリングの特性を比較します。 – それぞれの理論的背景と、Pythonでこれらのアルゴリズムを実装する方法を学びます。 3. **高度なAI:ニューラルネットワークと決定木** – ランダムフォレストを用いた分類と回帰のための木ベースのアルゴリズムを学びます。…