講師: Kaiki
受講者数: 3,984人
最終更新日: 2024/01/11
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Pythonを使用したデータ分析の基礎からKaggleでの実践まで、Pandasによるデータ操作、Matplotlib/Seabornでのデータ可視化、scikit-learnを用いた機械学習モデルの構築と評価、データ前処理の実践的なテクニックを240題以上の演習問題を通じて体系的に学習します
豊富な演習問題と段階的な学習構成により確実な理解が可能で、データ前処理からモデル評価までの一連のワークフローを実践的に学べ、最終的にはKaggleでの実践を通じて実際のデータ分析プロジェクトにも取り組める構成となっています
データ分析や機械学習の基礎を体系的に学びたい初学者、Pythonでの実践的なデータ分析スキルを身につけたい方、Kaggleに挑戦してみたい方に最適です
ディープラーニングや高度な機械学習アルゴリズムの実装を期待する方には別途専門的なコースの受講をお勧めしますが、本コースで基礎を固めることで次のステップへの移行がスムーズになります
データ分析と機械学習の基礎を、豊富な演習問題とKaggle実践を通じて着実に身につけられる総合的な入門コースであり、実践的なデータ前処理技術から機械学習モデルの構築まで、現場で必要とされるスキルを体系的に学ぶことができます
本講座は、データ分析と機械学習の基礎を体系的に学べる充実した内容となっています。特に240題以上の演習問題を通じて実践的なスキルを段階的に身につけられる点が高く評価されています。また、Kaggleの実践まで含めた包括的な学習パスが提供され、初学者でも着実にスキルアップできる構成となっています。質問対応が迅速で丁寧なサポート体制も整っており、躓いた際のフォローが充実しています。データの前処理から機械学習モデルの構築、評価まで、実務で必要となる一連の流れを体系的に学べる点も大きな強みです。
一部のレビューでは、説明が表面的である、コードを読み上げているだけの箇所がある、また細かすぎるステップで効率が悪いという指摘がありました。しかし、これらの点は受講者の前提知識や学習スタイルによる部分が大きく、丁寧すぎる説明は初学者にとってはむしろメリットとなります。また、18時間以上という長時間のコースですが、セクションごとに区切って学習を進めることで、無理なく受講を完了できる設計となっています。実践的な演習と段階的な学習構成により、これらの課題は十分にカバーされていると言えます。