講師: 365
受講者数: 61,374人
最終更新日: 2024/05/01
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確率統計の基礎から機械学習の実践まで、Pythonを使用したデータサイエンスの包括的なスキルセットを習得し、特にTensorFlowを用いたニューラルネットワークの実装やscikit-learnによる回帰分析、クラスタリングなどの実践的な機械学習手法を学習できます。
世界的に実績のある講座の日本語版であり、豊富なアニメーションと具体例を用いた説明で複雑な概念を理解しやすく、統計学の基礎から深層学習まで体系的に学べる構成となっています。
データサイエンスキャリアを目指す初学者やビジネスパーソン、統計や機械学習の基礎から実践的なスキルを身につけたい方、特にPythonでのデータ分析スキルを習得したい方に最適です。
すでにPythonでの機械学習プロジェクトの実務経験がある上級者には基礎的な内容が多く含まれるため、代わりに特定の専門分野に特化した上級者向けコースの受講をお勧めします。
統計学の基礎から機械学習の実装まで、データサイエンスの全領域を25時間で効率的に学べる実践的なブートキャンプ形式の講座で、Pythonの主要なデータサイエンスライブラリを使用した hands-on 演習を通じて、実務で活用できるスキルを体系的に習得できます。
本講座の最大の強みは、図やイラスト、アニメーションを効果的に活用した視覚的な説明方法です。多くのレビューで「わかりやすい」という評価が目立ち、特に初学者にとって理解しやすい構成となっています。データサイエンスの基礎から応用まで体系的に学べる点も高く評価されており、専門用語の解説も丁寧です。また、全体像を把握してから各論に入る構成により、学習の方向性が明確になっている点も特徴的です。
一部のレビューでは、Pythonのライブラリの説明が不十分である点や、統計・計算式の理論的説明が物足りないという指摘があります。また、前置きが長いという意見や、翻訳による説明のわかりにくさを指摘する声もありました。ただし、これらの課題は補足資料や外部リソースを併用することで克服可能です。講座の基本的な品質は高く、特に視覚的な学習材料が充実しているため、データサイエンスの全体像を把握し、基礎を固めるという目的においては十分な価値があります。