Tag: データ準備

Courseraのデータサイエンス方法論コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-methodology コース名: データサイエンス方法論 データサイエンスの世界に一歩足を踏み入れる際、成功するデータサイエンティストのように考え、働く方法を学ぶことがショートカットだとしたら、このコースはまさにその方法論を教えてくれます。このコースでは、データサイエンスのシナリオに取り組む際に使用できる方法論を学び、適用します。特に、基礎的なデータサイエンス方法論と、データサイエンスのプロセスであるCRISP-DMの6段階を深く掘り下げて理解します。 コースの概要 このコースは、データサイエンスの最初のステップから、最終的な評価やフィードバックのプロセスに至るまで、全体の流れをしっかりと理解できる構成になっています。どのようにビジネスの理解を深め、データの準備をし、モデリングを行い、最終的に結果をデプロイして評価するのか、その過程を実践的なラボ形式で経験することができます。 モジュール内容 問題からアプローチへ:ビジネス理解やデータ要件に関する知識を深め、必要なデータを定義する際の考慮事項を学びます。 理解から準備へ:データの理解、準備、クリーニングを行う方法を習得します。 デプロイからフィードバックへ:データモデルのパフォーマンスを評価し、フィードバックを得る重要性を理解します。 最終プロジェクト:CRISP-DMモデルを使用したビジネス問題の解決策を提案し、ピアレビューを行います。 このコースは実践的なアプローチを重視しており、理論だけではなく、実際のデータ問題に取り組む方法を身につけることができるため、非常に有益です。リモートで受講できるのも大きな魅力ですね。 おすすめポイント データサイエンスに興味がある方や、これからデータサイエンスを学びたい方にとって、非常に良い出発点となるコースです。また、業界の第一線で活躍するデータサイエンティストの思考法を学べるのも大きなメリットです。具体的な手法やフレームワークを学ぶことで、今後のキャリアに役立つスキルを身につけることができます。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-science-methodology

Courseraコースレビュー: データサイエンスの成功を導く「Data for Machine Learning」

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-machine-learning こんにちは、皆さん!今日は、Courseraで提供されている「Data for Machine Learning」という素晴らしいコースについてご紹介したいと思います。このコースは、機械学習モデルの成功に欠かせないデータの重要性を深く掘り下げることを目的としています。データサイエンスに興味がある方や、機械学習の知識を深めたい方には特にお勧めです。 このコースを修了することで、受講生はデータの学習、トレーニング、運用段階での重要な要素を理解し、バイアスやデータソースについての知識を深め、モデルの一般化を向上させるための技術を実装できるようになります。また、過剰適合(オーバーフィッティング)の影響を説明し、それに対する緩和策を特定し、適切なテストと検証の手法を実装するスキルを習得します。 コースのシラバス 1. 良いデータとは何か? データは機械学習成功のために重要ですが、実際に「良いデータ」とはどのようなものでしょうか?この週では、散らばった未処理のデータから、きちんと整った学習データにするためのステップについて説明します。 2. 機械学習の成功のためのデータ準備 データソースが特定できたら、それをまとめる必要があります。この週では、データ全体の準備に必要なことを説明します。 3. より楽しく、利益を生む特徴エンジニアリング データは問題に特有のものです。この週では、一般的なデータを特定の機械学習プロジェクトに役立つデータに変える方法について議論します。 4. 悪いデータ データには多くの間違いが生じる可能性があります!この週では、データの識別と処理における落とし穴について話し合います。 全体的に、「Data for Machine Learning」は、実践的なスキルを習得しながらデータに対する深い理解を得ることができるコースです。機械学習に取り組む方々にとって、欠かせないリソースとなること間違いなしです!是非、受講を検討してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/data-machine-learning

機械学習を成功に導くリーダーシップ:Courseraコースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/launching-machine-learning-leadership 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている非常に実践的なコース「Launching Machine Learning: Delivering Operational Success with Gold Standard ML Leadership」についてレビューしてみたいと思います。このコースは、機械学習が現代ビジネスに与える影響と、その効果を最大化するための方法を探求するものです。 ### コース概要 機械学習は、今やビジネスから日常生活に至るまで多くの決定を支えています。このコースでは、ビジネスリーダーとして機械学習を活用するために必要な知識と技術を学ぶことができます。 ### シラバス 1. **ビジネスにおける機械学習のアプリケーション** では、機械学習がどのようにマーケティングや金融サービス、詐欺検出などに利用されているのかを具体的なケーススタディを通じて理解します。 2. **機械学習のイニシアティブの範囲、承認、管理** では、技術的な知識とビジネスリーダーシップのギャップを埋める方法に焦点を当て、機械学習の導入を成功させるためのマネジメントスキルを学びます。 3. **トレーニングデータの準備** では、機械学習の成功に欠かせないデータ準備のプロセスを詳しく学びます。このモジュールでは、ビジネスのニーズに基づいたデータ要件を理解することが重要です。 4. **誤った約束、誤ったポジティブ、誤ったモデルの高いコスト**…

Courseraのコースレビュー: Microsoft Excelを使ったデータ分析の準備

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/preparing-data-for-analysis-with-microsoft-excel 皆さん、こんにちは!今日のブログでは、Courseraで提供されている「Microsoft Excelを使ったデータ分析の準備」コースを詳しく紹介し、その魅力をお伝えしたいと思います。このコースは、Microsoft Power BIアナリストプロフェッショナル証明書の一部であり、データ分析のキャリアを築くための優れた出発点となります。 ### コース概要 このコースでは、ビジネスシナリオにおけるデータ分析のためにExcelを使う方法を学びます。特に、データ分析のための数式や関数を活用する方法に焦点を当てています。プログラミングやデータサイエンスの前提知識は一切必要ありませんので、初心者の方でも安心して受講できます。 ### シラバス内容 – **Excelの基本**: エクセルの基本的な要素とテクニックを紹介します。ワークシートの作成と書式設定から始まり、大規模なデータブロックを表示する際に役立つ機能について学びます。また、正確な計算を行うための方法も説明されます。 – **数式と関数**: このモジュールでは、Excelの数式と関数に関する基礎を学びます。これらがデータ分析にとってどれほど重要であるか、ビジネスシナリオでどのように使われるのかを探ります。 – **関数を使ったデータの準備**: ExcelデータをPower BIなどのツールで分析するために役立つ一般的な関数を紹介します。 – **最終プロジェクトと評価**: このモジュールでは、コースで学んだ主要なスキルに基づいた評価が行われます。自分の成長を実感できる貴重な機会です。 ### まとめ このコースは、Excelを既に使用している方にも、これから初めて触れる方にも非常に有益です。仕事でのデータ分析に役立つスキルが幅広く網羅されており、自分のキャリアアップに繋がること間違いなしです。特にビジネスシーンでのデータ活用を考えている方には、ぜひ受講をおすすめします! 最後に、このコースを通じて得られた知識を実践に生かして、より良いデータ分析ができるようになることを願っています。皆さんもぜひ挑戦してみてください! Enroll…

データをクリーンアップするためのプロセス – Googleのデータ分析証明書コースレビュー

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/processar-os-dados-para-limpa-los こんにちは、皆さん!今日は、Courseraで提供されている「Processar os dados para limpá-los」というGoogleのデータ分析証明書の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、データ分析の分野で初めての仕事に応募するために必要なスキルを身につけるためのものです。 このコースは、データ分析の重要な側面であるデータの整合性について深く掘り下げます。データの準備を始めるとき、どのデータを収集するのか、その選択をするために必要な分析手法が学べます。構造化データや非構造化データ、データタイプ、形式に関する理解が深まるでしょう。 また、コースではクリーンなデータとバッドデータの違いを学び、スプレッドシートやSQLを使用したデータのクレンジング技術を探求します。特にSQLを使用したデータクリーニングは、業務において非常に役立つスキルです。データの整形はもちろん、データの整合性を保つための報告書の生成についても学びます。 このコースは、単に知識を得るだけでなく、最終的には実務に役立つ実践的なスキルを習得できる非常に良い機会です。また、履歴書を作成するためのセクションもあり、実践的なアドバイスを通じてキャリアをスタートさせるための準備が整います。 全体的に、このコースはデータを清潔に保つことの重要性を教えてくれる素晴らしいプログラムです。データ分析を一歩進めたい方、また就職に向けてベストなスタートを切りたい方には特にお勧めです! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/processar-os-dados-para-limpa-los

Courseraコースレビュー:データ探索のためのデータ準備

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/preparer-les-donnees-pour-exploration 皆さん、こんにちは!今日は、Courseraで提供されている「Préparer les données pour l’exploration」というコースについて詳しく紹介したいと思います。このコースは、Google Data Analytics Certificateの第3コースであり、データアナリストとしてのキャリアをスタートさせたい方にとって非常に有益です。 このコースでは、データ準備の基本を学ぶことができます。特に、データの種類や構造、偏り、信頼性、プライバシー、倫理、およびデータベースの管理について深く掘り下げます。これらのトピックは、データアナリストが日常的に直面する重要な要素です。 **コースの主な内容** – **データの種類と構造**:日常生活で生成されるデータについて、どのように収集し分析するかを学びます。構造化データと非構造化データの理解が重要です。 – **偏りと信頼性**:アナリストがデータの偏りを識別し、信頼性を確保するための方法について学びます。 – **データベース管理**:データを保存するデータベースにアクセスし、データを抽出・フィルタリング・ソートする技術を習得します。 – **データの整理と保護**:データを効果的に整理し、安全に保管するためのベストプラクティスを学びます。 – **データコミュニティへの参加**(オプション):これからの就職活動に役立つネットワーキングの方法を学びます。 また、このコースには実践的なチャレンジが含まれており、学んだ理論を実際に使ってみる良い機会となります。SQLを使用してデータを操作し、データを安全に整理するスキルを磨くことができます。 このコースは、特にデータ分析に初めて触れる方や、キャリアを変更したい方に強くお勧めします。実践的なスキルを身につけ、業界で必要とされる知識を習得することができる素晴らしい機会です。是非受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/preparer-les-donnees-pour-exploration

SAS Viyaを使った機械学習コースのレビューと推奨

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/machine-learning-sas こんにちは、皆さん!今回は、Courseraで提供されている「Machine Learning Using SAS Viya」というコースをレビューし、その魅力をお伝えします。 このコースは、監視型機械学習モデルに関連するさまざまな技術の理論的基礎を網羅しています。特にビジネスケーススタディが定義されており、受講者は問題理解からモデルの展開まで、分析ライフサイクルのすべてのステップを体験することができます。 ### コースの内容 コースは複数のモジュールに分かれており、以下のようなトピックが含まれています。 1. **コース概要** – 講師の紹介やコースのロジスティクスについて学びます。 2. **機械学習の基本** – SAS Viyaを活用してビジネス課題に対処する方法について学び、コースを通じて進行するプロジェクトに取り組みます。 3. **データ準備とアルゴリズムの選択** – データの探索と分析のための準備を行い、適切なアルゴリズムの選択について学びます。 4. **決定木と決定木のアンサンブル** – 決定木モデルの構築およびそのアンサンブルモデルについて学習します。 5.…

Courseraコースレビュー:Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/limpieza-de-datos-para-el-procesamiento-de-lenguaje-natural 最近、自然言語処理(NLP)の重要性が高まる中、データの清掃と処理に関する知識がますます求められています。このような背景から、Courseraのコース「Limpieza de datos para el procesamiento de lenguaje natural」を受講しました。このコースは、データの抽出、清掃、およびNLPプロセスのためのさまざまなデータソースの準備に関する基本的な知識を提供します。 まず、コースの構成ですが、複数のモジュールに分かれており、非常に体系的です。コースは以下のモジュールで構成されています: 1. **Web Scraping para Procesamiento de Lenguaje Natural** – HTMLベースのウェブページからデータを抽出するプログラムを構築するための基本が学べます。 2. **HTML Parsing para Procesamiento de Lenguaje…

SASビジュアル分析の入門コースをレビューする: Courseraで学ぼう!

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/preparing-data-sas-va 最近、私はCourseraで「Getting Started with SAS Visual Analytics」というコースを受講しました。このコースは、SAS Visual AnalyticsとSAS Viyaプラットフォームについて学ぶための素晴らしい機会を提供してくれます。 コースの最初のモジュールでは、プロフェッショナル認定の概要について学びます。ここでは、コースの範囲と構造が説明され、どのように進めていくのかのヒントが得られます。 次に、コースの物流とビジネスシナリオについて学びます。これは、実際の業務においてどのようにSASが活用されているのかを理解するうえで非常に役立ちました。 特に魅力的だったのは、SAS Visual Analyticsの環境に入る部分です。このモジュールでは、視覚的な分析がどのように機能するのかを直感的に理解できるようになります。 そして、SAS Data Studioを使用してデータを準備する方法について学ぶモジュールも含まれています。データにアクセスし、調査し、分析のためにどのようにデータを整えるかを学ぶことができました。このスキルは、データ分析の現場で非常に重要です。 全体を通して、手軽にオンラインで学べるこのコースは、データ分析を始めたい方にとって非常に価値のあるプログラムだと感じました。SASの豊かな機能を理解し、実践的なスキルを身につける絶好のチャンスです。 もし、データ分析のスキルを強化したいと思うなら、是非このコースを受講してみてください! Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/preparing-data-sas-va