Tag: 次元削減

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…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning 未監督機械学習は、機械学習の中でも非常に魅力的な分野です。このコースはCourseraで提供されており、データセットにラベルが付けられていない場合に、どのようにインサイトを得るかに焦点を当てています。 コースの概要このコースでは、未監督学習の主要なアルゴリズムを学び、データに最適なアルゴリズムを選択する方法を習得します。具体的には、クラスタリングや次元削減の手法を実践的に学ぶことができます。 コースが終了する頃には、次の内容をマスターすることができます： 未監督学習の基本理論 K平均法を使ったクラスタリング手法の理解と実践 距離測定法と計算上の障壁についての知識 データに最適なクラスタリング手法を選択する能力 主成分分析を利用した次元削減技術の習得 非線形および距離ベースの次元削減技術の理解 行列分解を用いたデータの前処理 最終プロジェクトによる実践的なスキルの確認 コースの特徴このコースは、実践的な演習を重視しており、自分のデータセットで学んだことをすぐに適用できます。特に、最終プロジェクトでは、自分の未監督機械学習のスキルを活かして、実際の問題解決に取り組むことができます。 データサイエンスや機械学習に興味がある方は、この未監督機械学習のコースを強くお勧めします。難しいアルゴリズムもわかりやすく、コミュニティのサポートも充実しています。また、将来的にデータ分析や研究を行う方には、特に価値のある学びとなるでしょう。 今すぐ受講して、データの力を引き出すスキルを身につけましょう！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-unsupervised-machine-learning