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Pythonの基礎文法から始めて、分類問題による離職予測、回帰分析による不動産価格予測、クラスタリングによる顧客分析、協調フィルタリングによるレコメンドシステムの実装まで、実務で活用できるデータ分析手法を体系的に学習できます
Google Colabを使用することで環境構築の手間なく学習を開始でき、各分析手法について実際のビジネスデータを用いた具体的なユースケースとともに学べる構成で、理論だけでなく実践的なスキルが身につく内容となっています
プログラミング未経験でもデータ分析スキルを身につけたいビジネスパーソンや、業務効率化のためにPythonでのデータ分析を学びたい非エンジニアの方に最適です
既に機械学習の基礎理論や高度なアルゴリズムを理解している方には物足りない可能性がありますが、実践的なビジネス応用事例を学ぶ補完教材として活用できます
ビジネスデータ分析に特化した実践的な入門コースで、Pythonの基礎から機械学習を用いた予測モデルの構築まで、現場ですぐに活用できるデータ分析手法を効率的に学習することができる実用的な講座です
本講座は、ビジネスデータ分析の実践的な内容を、非常に分かりやすく体系的に学べる構成となっています。特に、Pythonの基礎から実務で使える4つの分析手法まで、段階的に学習できる点が高く評価されています。Google Colabを使用することで環境構築の手間を省き、初心者でも取り組みやすい工夫がされています。また、実際のビジネスシーンを想定した具体的な事例（離職予測、不動産価格予測、顧客分析、レコメンド機能など）を通じて学べる点も、実践的なスキル習得に効果的だと評価されています。
一部のレビューでは、講師の英単語発音の不自然さや、特定の技術用語（random_stateやscatterなど）の説明不足が指摘されています。また、理論的な説明が不十分な箇所があり、自己学習で補完する必要性も指摘されています。コード例の提供方法やアクセス方法についても改善の余地があるようです。ただし、これらの課題は講座の本質的な価値を大きく損なうものではなく、むしろ補足的な自己学習を通じて理解を深める機会となり得ます。講座の基本的な内容と実践的な価値は十分に確保されています。