Tag: モデル構築

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/datasci-capstone 概要 こんにちは、データサイエンスが気になる皆さん！今日は、Courseraで非常に魅力的なコース「データサイエンスのスケール – キャップストーンプロジェクト」についてレビューしたいと思います。このコースでは、実際のデータサイエンスプロジェクトに参加し、問題解決能力を育てることができます。 コースの内容 このキャップストーンプロジェクトでは、データの準備、整理、変換、モデル構築、結果の評価など、データサイエンスの全てのパイプラインに関連するスキルを総動員します。特に、Coursolveとのコラボレーションにより、プロジェクトは実際のパートナーに関連付けられており、その結果を実際に展開することに興味を持つ利害関係者がいます。 プロジェクト内容 プロジェクトA: ブライトファイト建物がいつ取り扱う可能性があるかを予測するモデルを構築します。データはリアルで、問題もリアル、そして影響も現実的です。 第2週: 建物のリストを導出位置情報を含むインシデントのセットが与えられ、それに基づいて特定の建物を特定する必要があります。 第3週: トレーニングデータセットの構築建物をペーミットデータから得た真実のラベルに結びつけて、トレーニングセットを構築します。 第4週: 簡単なモデルの訓練と評価単純な特徴セットを使って、簡単なモデルを訓練し評価します。 第5週: 特徴エンジニアリング追加の特徴量を導出し、モデルの精度を向上させるために再訓練します。 第6週: 最終報告書グレーディングのために最終報告書を提出します。 コースの推薦理由 このキャップストーンプロジェクトは、実際のデータサイエンスの流れを体験できる素晴らしい機会です。特に、リアルなデータを扱うことができる点や、実際の利害関係者と協力できる点が魅力的です。また、各週ごとに明確なステップがあり、初心者から中級者まで幅広く対応しています。 データサイエンスの技術を実践的に学ぶことで、さらなるスキルアップを目指す方に非常におすすめのコースです！興味のある方はぜひ受講してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/datasci-capstone

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/wharton-risk-models 最近、Courseraで公開された「リスクと現実のモデリング」コースを受講しました。このコースは、定量モデルを使用して、明確な要因がある状況だけでなく、重要な要因が不明な状況でも情報に基づいた意思決定を行うための非常に有用なスキルを提供します。特に、リスクや不確実性を含む複雑な現実を反映したモデルの作成に重きを置いています。 ### コース概要 このコースは全4週間にわたり、以下の内容をカバーしています。 1. **不確実性が低い設定での意思決定モデル** – 最適化ツールを使って、広告の例を通じてモデルを構築する方法を学びます。 2. **リスクとリワード: 高い不確実性の設定** – 高い不確実性の状況でのモデル作成やシナリオ分析の方法を習得します。 3. **データに適合する分布の選択** – 過去のデータを元に未来を予測するための分布の選び方を学び、エクセルでのデータ可視化方法にも触れます。 4. **シミュレーションを用いたリスクとリワードのバランス** – シミュレーションツールを使用して、異なる代替案を比較し、リスクを管理しながら最適な意思決定を行うスキルを習得します。 ### 私の感想 このコースは非常に実践的で、ビジネスシーンでの意思決定に役立つスキルを提供してくれました。特に、数式やエクセルを用いることで、複雑なデータを視覚化し、意味のあるモデルを構築する力が身につくところが素晴らしいです。また、シミュレーションを通じて実際のビジネス環境に平均的に存在する不確実性への対応ができるようになる点も、将来的に役立つと思います。 ### おすすめポイント このコースは、データ分析や意思決定モデルに興味がある方だけでなく、ビジネスにおけるリスク管理を学ぶことができるため、幅広い人におすすめです。初心者でも理解できる形式で進められているため、実務経験が少ない方でも安心して受講できます。特に、フルタイムの仕事を持ちながらスキルを身に着けたいと思っている方には最適です。…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/response-surfaces-mixtures-model-building こんにちは皆さん！今日はCourseraで提供されている非常に興味深いコース、「反応面、混合物、モデル構築」についてレビューしたいと思います。 このコースは、因子実験を使ってプロセスやシステムにおいて重要な因子のサブセットを特定する方法を学ぶものです。実験が行われる目的は、重要な因子が最も良い応答値を生成するための最適化にあります。このコースでは、応答面フレームワークを用いて、設計と最適化のツールを提供します。 コースの内容は、以下の4つのユニットに分かれています： ユニット 1: 因子および分数因子設計のための追加的な設計と分析トピック ユニット 2: 回帰モデル ユニット 3: 反応面法と設計 ユニット 4: Robust Parameter Designとプロセスのロバスト性研究 このコースは、特にデータサイエンスや統計学に興味がある方にとって非常に有益です。因子分析や最適化の手法を深く理解できるだけでなく、実際のデータに基づいた応答面法を使った実践的なスキルも身につけられます。 結論として、所定のデータと理論を学び、実際のプロジェクトに活かしたい方には、非常におすすめのコースです。統計学やビジネスの分野でのキャリアを考えている方にもぴったりです！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/response-surfaces-mixtures-model-building

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/systems-science-obesity こんにちは、皆さん！今日はCourseraで提供されている非常に興味深いコース「システム科学と肥満」についてレビューし、その魅力をお伝えしたいと思います。 このコースは、システム科学がどのように公共の健康に影響を与えつつあるのかを探求するもので、肥満の流行について深く理解するための基本的な理論構築とデータ分析のツールを紹介します。 コースの概要: システム科学は気象学や工学、意思決定分析などのさまざまな分野で新たな科学的発見をもたらしてきましたが、公共の健康への影響は始まったばかりです。このセミナーでは、肥満の問題を人間の集団に関連づけて考えるための基本的な技術を学びます。 コースは以下のモジュールから構成されています： モジュール 1: 肥満の事実とシステム科学の視点から見る人間集団。 モジュール 2: 複雑系、システムダイナミクスモデルの開発、ストックとフローの形成。このモジュールにはラボがあります。 モジュール 3: 社会ネットワークと肥満、近隣と食事、価格と貧困。 モジュール 4: エージェントベースのモデリングとその概念的動機。このモジュールにもラボがあります。 このコースは理論的な知識だけでなく、実際のデータ分析やモデル構築を通じて理解を深めることができます。特に、ラボのセッションは実践的なスキルを身につけるのに役立ち、教室で学んだ理論を実際に応用できる機会を提供してくれます。大きな社会問題である肥満について、新しい視点から考え、効果的な解決策を模索するための良い基盤となります。 このコースを受講することを強くおすすめします。興味がある方は、Courseraのウェブサイトをぜひ訪れてみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/systems-science-obesity