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。	無	‐	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。	無	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	有	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	有	1	4.5時間	2週目
5	4014	【新】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	有	1	5.5時間	2週目
6	4040	【新】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	有	1	7.0時間	3週目
7	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	有	1	4.5時間	4週目
8	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】数値予測などを行う「回帰」モデルの扱い方を習得	有	2	4.0時間	5週目
9	5020	教師あり学習（分類）	【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	有	2	6.0時間	5週目
10	5030	教師なし学習	【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	有	2	5.5時間	6週目
11	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	有	2	7.5時間	6週目
12	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	有	1	5.5時間	7週目
13	4080	データハンドリング	【内容】テキストファイルの他にも様々な形式のデータをpandasライブラリを用いてpythonで扱う手法を学習する【到達目標】テキストデータの整形やテキストファイルの入出力方法の習得	有	1	5.5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。	無	2	7.0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	有	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	有	2	6.5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	有	3	6.0時間	11週目
18	8012	【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	無	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	無	ー	30.0時間	9~12週目