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

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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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機械学習講座について

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。