オンライン限定となります。ZOOMで開催しますので、予めインストールしておいてください。
※開催前にZOOMのURLをご案内いたします
データ分析をするときに得られたデータをそのまま使用する場合もありますが、分析の精度を向上させて有用で意味のある分析をするために、分析者が特徴量を作成することがあります。
これは、データの特徴的な分布や傾向を調べながらデータをつくるので特徴量エンジニアリングと呼ばれます。
さらに、前処理と呼ばれる分析前の処理を行い、外れ値や欠損値を扱えるデータに変えたり除いたりすることも必要となります。
今回の講座ではこの前処理と特徴量エンジニアリングを扱います。
【想定案件イメージ】
顧客分析:Business Inteligence(ビジネス・インテリジェンス)としてデータを可視化して売上を分析する
精度向上・精緻化:機械学習のモデルを作成したが精度を改善したり、精緻化したりする要望があるとき
【講座内容】
○データの可視化
○データの統計的な量を計算
○前処理での欠損値の扱い
○標準化と正規化
○カテゴリ変数の扱い
○サッカーチームのデータ分析での実践
●テックジムのAIコースでは、以下「続き」がございます。
第3章「回帰問題」
第4章「分類問題」
第5章「実践ビジネスデータ分析」
第6章「AIのための統計学入門」
第7章「DeepLearning基礎」
第8章「DeepLearning応用」
第9章「GANによる画像生成とRNN/LSTMによる自然言語処理」
第10章「衛星データと機械学習」
第11章 「アンサンブル学習と精度向上手法」
第12章「機械学習でオリジナル画像判定アプリをつくる」
第13章「AI x IoT(センサーデータ分析と画像分類・物体検出)」
第14章「効果検証に機械学習を導入しよう」
第15章「推薦システムを作ろう」
【使用言語】
Python
【実行環境】
実行環境がない場合はanaconda をinstall してください。
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1日早く始めれば1日早くチャンスに巡り合う。
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■テックジム東京本校(オンライン受講可能・slack/zoomサポート)
https://techgym.jp/?p=22
■教材一括まとめ買いはBASEで
https://techgym.thebase.in/
■無料カウンセリングはこちら
https://www.reservestock.jp/page/reserve_form_week/16815?course=62822
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お申し込みの講座のテキストをあらかじめダンロードください。
●AIエンジニア養成コースのカリキュラム概要。制作者からのメッセージ
https://youtu.be/U_ZZPNJYDxYプレビュー
●ゼロからはじめる機械学習講座「データ分析入門とデータ可視化(Kaggleに挑戦)」
https://github.com/techgymjp/techgym_ai/blob/master/00AI_OPEN_0.pdf
●ゼロからはじめる機械学習講座「教師なし学習と自然言語処理入門」
https://github.com/techgymjp/techgym_ai/blob/master/00_AI_OPEN_1.pdf
●ゼロからはじめる機械学習講座「前処理と特徴量エンジニアリング」
https://github.com/techgymjp/techgym_ai/blob/master/00AI_OPEN_2.pdf
※オンライン受講の方は前日にZOOMのURLをご案内いたします。
予めZOOMをダウンロードしておいてください。
「テックジム方式」とは、基礎知識なしでも、座学なしでプログラミングに専念できるように設計されたプログラミングのカリキュラムメソッドです。 優れたエンジニアの多くは、職業訓練学校や研修スクールで学ぶような学び方をしません。 作りたいものを作っていたら、自然に習得できているのです。そして、優れた指導者(メンターや師匠)との出会いがエンジニアとしてのプロフェッショナル性を高めます。 この自発性...
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