Aidemy Premium
データ分析講座シラバス

番号 コースID コース名 内容と到達目標 添削課題 目安難易度 目安時間(*) 目安週
1 7999 Aidemy Premium受講の手引き Aidemy Premiumの受講にあたって注意事項を確認いただきます。 0.05時間 1週目
2 3012 はじめてのPython 【内容】
Pythonにおける変数と型、条件分岐・繰り返し文について学習します

【到達目標】
Pythonに用いられる基本文法(出力・型・繰り返し文等)が理解でき、自分自身でもコードを書ける。
1 3.0時間 1週目
3 3013 Python基礎 【内容】
Pythonにおける複数の値を持つ型、for文によるループ処理、関数、クラス、ライブラリについて学習します

【到達目標】
Pythonに用いられる文法(複数の値を持つ型、for文、関数、クラス)が理解でき、自分自身でもコードを書ける
1 4.0時間 1週目
4 4002 ライブラリ「NumPy」基礎(数値計算) 【内容】
「Python」のベクトルや行列計算を高速に行うためのライブラリ「NumPy(ナンパイ)」の基礎

【到達目標】
「NumPy」を用いた効率的な科学技術計算の習得
1 4.5時間 2週目
5 4010 ライブラリ「Pandas」基礎(表計算) 【内容】
「Python」のデータ分析用ライブラリ「Pandas(パンダス)」の基礎

【到達目標】
「Pandas」を用いた数表や時系列データの計算の習得
1 5.5時間 2週目
6 4040 ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化) 【内容】
matplotlibを用いたデータを可視化する方法

【到達目標】
折れ線グラフ、円グラフ、ヒストグラム等や3Dグラフを作成の習得
1 7.0時間 3週目
7 4050 データクレンジング 【内容】
機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う

【到達目標】
CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法の習得
1 5.5時間 4週目
8 4080 データハンドリング 【内容】
機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う

【到達目標】
CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法の習得
1 5.5時間 5週目
9 2010 機械学習概論 【内容】
機械学習の基本や精度評価の方法について

【到達目標】
初歩的な機械学習のアルゴリズムの習得
1 4.5時間 5週目
10 5010 教師あり学習(回帰) 【内容】
正解ラベル付きのデータセットを使って機械学習モデルを作る手法について

【到達目標】
画像や文章などをカテゴリ分けする「分類」モデルの扱い方を習得
2 6.0時間 6週目
11 5020 教師あり学習(分類) 【内容】
正解ラベルが付いていないデータセットを使って機械学習モデルを作る手法

【到達目標】
クラスタリングや主成分分析といったアルゴリズムの手法の習得
2 5.5時間 6週目
12 5030 教師なし学習 【内容】
強化学習について、基本的な事項を実装とともに解説し、応用例に触れる

【到達目標】
強化学習についての概要を理解できる
3 7.0時間 7週目
13 5060 時系列解析Ⅰ(統計学的モデル) 【内容】
季節変動や曜日変動など定期的周期を持った時系列データの解析を行うためのアルゴリズムについて

【到達目標】
トレンドを除去しながら数値予測を行う手法に習熟し、時系列分析を実装する技術を身に付ける
2 7.5時間 8週目
14 8000 機械学習におけるデータ前処理 【内容】
Pythonで機械学習を行う際に必要となる様々な前処理について。

【到達目標】
実務で必須となる前処理をスマートに実装するためのライブラリの使い方を習得する。
3 5.0時間 8週目
15 5090 ディープラーニング基礎 【内容】
深層学習(ディープラーニング)のアルゴリズムの詳細と実装について

【到達目標】
DNNを用いて手書き文字認識に挑戦
1 6.0時間 9週目
16 5050 自然言語処理基礎 【内容】
自然言語処理の方法について

【到達目標】
文章を数値に変換する手法を学び、教師あり学習(分類)を使ってカテゴリ分類に挑戦
2 7.5時間 10週目
17 6050 感情分析/株価予測 【内容】
自然言語処理と時系列分析を用いて、株価の予測を行う

【到達目標】
複数の情報をかけ合わせて1つの予測値を導出する方法を習得する
3 6.0時間 11週目
18 8010 【新】タイタニック(kaggleのコンペ) 【内容】
1912年に発生したタイタニック号沈没事故のデータを用い、生存率の予測を行う

【到達目標】
学習したデータ分析の技術について復習し、Kaggleでも通用するデータ分析能力を身につける
3 5.0時間 9~12週目
19 1130 学習成果の実践 今までの受講を振り返って、ブログを作成していただきます。

【内容】
Chapter1:成果物作成
Chapter2:学習の振り返りと評価
30.0時間 9~12週目

(*)学習画面での表示と異なる場合があります

写真:個別相談イメージ

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