【Udemyレビュー】Pythonによる異常検知【点データ・時系列データ編】
4.2(122件の評価)
講師:Satoshi
受講者数:1,017人
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講座の概要
概要
点データと時系列データに焦点を当てた実践的な異常検知講座であり、理論的な基礎から実装までをバランスよく学べる構成となっており、実務でのデータ分析や異常検知システムの構築に直接活かせる実践的なスキルを習得できます。
学習内容
異常検知の基礎理論から実践的な実装まで、ホテリング法、LOF、Isolation Forest、One Class SVM、kNN、特異スペクトル変換、Change Finderなどの手法をPythonを用いて学習し、点データおよび時系列データにおける異常検知の実装スキルを習得します。
おすすめポイント
理論と実践のバランスが良く取れており、各アルゴリズムの実装方法だけでなく、その背景にある数学的な考え方も丁寧に解説されているため、実務での応用力を確実に身につけることができます。
こんな方におすすめ
Pythonの基本文法を理解しており、データ分析や機械学習の基礎知識を持つエンジニアやデータサイエンティスト、またはビジネスデータの異常検知に興味のあるアナリストが最適です。
こんな方には不向き
Pythonプログラミングの基礎知識がない方は事前に基礎文法の学習をお勧めします。また画像データの異常検知を学びたい方は、コンピュータビジョンに特化した別のコースを受講することをお勧めします。
評価スコア
受講生のレビュー分析