Python講座
AI開発に必要なPythonプログラミング、及び関連ライブラリのNumpy、Pandas、Matplotlib、Seabornの基礎をお伝えします。
講座内容- Python基礎
- Numpy基礎
- Pandas基礎
- Matplotlib
- Seaborn

Python・数学・機械学習・G検定・E資格まで、AIをゼロから一括で学べるセット講座です。AIの基礎から実装に必要な知識まで体系的に身につけます。
AI開発に必要なPythonプログラミング、及び関連ライブラリのNumpy、Pandas、Matplotlib、Seabornの基礎をお伝えします。
講座内容機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学をお伝えします。
講座内容機械学習の概要、各手法の解説、精度指標やアンサンブル学習など機械学習がひと通り使いこなせるレベルを目指します。
講座内容G検定合格を目指してAIの歴史から概要、AIのアルゴリズム、法務をお伝えします。350問以上の問題演習が含まれています。
講座内容JDLA認定のE資格講座です。数学・機械学習・深層学習の範囲を網羅し、E資格の合格を目指します。
講座内容データを読み解き、
課題を発見する力が
身につきます。
統計学や機械学習の
基礎を体系的に
理解できます。
データの加工や可視化を
行い、価値ある情報に
変える力が身につきます。
倫理・コンプライアンス
洞察力
プロジェクトの準備
ステークホルダーとのコミュニケーション
契約、プロジェクト推進
データサイエンスに必要なビジネス力を養う。
線形代数・微分積分
統計学入門
確率・ベイズの定理
確率変数・確率分布
データの可視化
データの取得と加工
統計的推定と検定
回帰分析
機械学習
分析結果の評価
非構造化データの処理
データサイエンスに必要な統計学、数学、機械学習やその可視化手法について理解する。
システム構築・運用
アーキテクチャ設計
基礎プログラミング・API
データの収集・蓄積・加工・共有・連携
SQL
ITセキュリティ
データサイエンスに必要なエンジニアリング知識(IT知識、アーキテクチャ、データ(SQL))について理解する。
※ カリキュラムの内容は一部変更になる場合がございます。
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