AIワークフロー：データ分析と仮説検定のコースレビュー
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing こんにちは、データサイエンスに興味を持つ皆さん！今回はCourseraで提供されている「AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing」についてレビューと私のおすすめポイントをシェアしたいと思います。 このコースは、IBMのAIエンタープライズワークフロー認定専門課程の2つ目のコースです。このコースは前のコースを受講した後に進むことが強く推奨されており、各コースが相互に関連しているため、順番に受講することが重要です。 コースの内容は、仮想のストリーミングメディア会社でのデータ分析を通じて、探索的データ分析（EDA）の基礎を学ぶことに焦点を当てています。具体的には、データビジュアライゼーションのベストプラクティス、欠損データの取り扱い、仮説検定が紹介されます。 **シラバスのハイライト**: – **データ分析**：探索的データ分析の主要なポイントは視覚化と仮説検定です。このユニットでは、EDA、データビジュアライゼーション、欠損値について学びます。特定のモデルには一つの欠損値戦略が適していることもあれば、別のモデルには別の戦略が適切になることもあります。 – **データ調査**：データサイエンティストは、統計的ツールを用いてデータを分析し、結論を導き出します。このユニットでは、確率分布を用いた推定の基礎技術と、これらの推定を用いて帰無仮説の有意性検定を行う方法にフォーカスしています。 このコースは、データサイエンスの基礎をしっかりと学びたい方にとって非常に価値のある内容だと思います。特に、視覚化や欠損データの処理方法に関する知識は、実務にも直結します。自分でデータ分析をする際に非常に役立つスキルを身に付けることができます。 AIやデータ分析に興味がある方は、ぜひこのコースを受講してみてください！一緒に勉強しましょう！ このコースに関する質問があれば、気軽にコメントしてください。皆さんの学びがより充実したものになりますように！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/ibm-ai-workflow-data-analysis-hypothesis-testing