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データサイエンス
( 24 モジュール )

モジュール #1
データサイエンス入門
データサイエンスの概要,重要性,アプリケーション

モジュール #2
データサイエンスプロセス
データサイエンスプロセスの理解:問題の定義,データ収集,クリーニング,分析,視覚化

モジュール #3
データサイエンスのためのPython
データサイエンスのためのPythonプログラミング言語とそのライブラリ（NumPy,Pandasなど）の紹介

モジュール #4
データの前処理
欠損値の処理,データの正規化,特徴のスケーリング,およびデータ変換

モジュール #5
データの視覚化
MatplotlibとSeabornを使用したデータ視覚化の紹介

モジュール #6
記述統計
中心傾向,変動性,およびデータ分布の測定

モジュール #7
推論統計
仮説検定,信頼区間,およびp値

モジュール #8
回帰分析
単純および多重線形回帰,回帰仮定,およびモデル評価

モジュール #9
特徴エンジニアリング
特徴の選択,抽出,作成手法の概要

モジュール #10
教師あり学習
教師あり学習,分類,回帰の概要

モジュール #11
教師なし学習
教師なし学習,クラスタリング,次元削減の概要

モジュール #12
モデル評価
モデルのパフォーマンス,オーバーフィッティング,アンダーフィッティングを評価するための指標

モジュール #13
決定木とランダムフォレスト
決定木とランダムフォレストの概要,利点,制限

モジュール #14
サポートベクターマシン
サポートベクターマシン,カーネルトリック,SVMタイプの概要

モジュール #15
ニューラルネットワーク
ニューラルネットワーク,パーセプトロン,および多層パーセプトロンの概要

モジュール #16
ディープラーニング
ディープラーニング,畳み込みニューラルネットワーク,およびリカレントニューラルネットワークの概要

モジュール #17
自然言語処理
自然言語処理,テキスト前処理,およびテキスト表現

モジュール #18
ビッグデータと NoSQL データベース
ビッグデータ,Hadoop エコシステム,NoSQL データベースの概要

モジュール #19
データストーリーテリング
データの視覚化とストーリーテリングを使用した洞察と結果の効果的な伝達

モジュール #20
データサイエンスのツールとテクノロジー
データサイエンスのツールとテクノロジー,Jupyter Notebook,Git の概要

モジュール #21
ケーススタディ 1: 回帰分析
回帰分析を実際の問題に適用する

モジュール #22
ケーススタディ 2: 分類
分類手法を実際の問題に適用する

モジュール #23
ケーススタディ 3: クラスタリング
クラスタリング手法を実際の問題に適用する

モジュール #24
コースのまとめと結論
データサイエンスのキャリアにおける次のステップを計画する

言語学習アシスタント
音声サポート付き

こんにちは！始める準備はできましたか？マイクをテストしてみましょう。

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