未経験者向けデータサイエンス入門研修
未経験者向けデータサイエンス入門研修
こちらの研修をベースとして貴社向けのカスタマイズも可能です。
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目次
受講対象
営業
課題感
- ビジネス分野で従事しているが、データを活用した意思決定を行いたいと考えている。
研修のゴール
- Pythonの基本からデータ分析、機械学習の手法、時系列解析の技術を理解し、実際のビジネスデータに適用できるレベルになる。
- Kaggleに参加し、実際のビジネス問題を解決する経験を積む。
カリキュラム
Python基礎からスタートし、matplotlibによるデータの可視化、Pandasを用いたデータ前処理、統計学・機械学習の基本手法を習得。更に、ARIMAモデルなどを用いた時系列解析のテクニックを学びます。実世界のデータを用いたKaggleのプロジェクトを通じて、仮説構築から評価までの一連のデータサイエンスプロセスを経験し、ビジネスシーンでのデータ駆動型意思決定をリードする力を養います。
学習
Pythonの基本文法
- 目標
-
・リストの利用法を学ぶ
・if文やfor文を理解する
学習
データの可視化ができるようになる
- 目標
-
・matplotlibでグラフの作成を学ぶ
学習
データの前処理の方法を学ぶ
- 目標
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・Pandasの使用法を確認する
・欠損値の処理を学ぶ
学習
統計学の手法を学ぶ
- 目標
-
・相関分析を習得する
・回帰分析を習得する
・主成分分析と因子分析を習得する
学習
機械学習の手法を学ぶ
- 目標
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・クラスタリングを習得する
・K-means法を習得する
・決定木分析を習得する
・SVMを習得する
学習
時系列解析の手法を学ぶ
- 目標
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・自己相関を理解する
・ARIMAを習得する
学習
Kaggleにチャレンジする
- 目標
-
・Kaggleに参加する
習得スキル
Python