Aidemy Premium
実践データサイエンス講座シラバス

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 4.0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 1週目
5 4010 ライブラリ「Pandas」基礎(表計算) 【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 2週目
6 4040 ライブラリ「Matplotlib」基礎(可視化) 【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 2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
1 4.5時間 3週目
8 4050 データクレンジング 【内容】
webページから必要な情報を自動で抜き出す作業について

【到達目標】
BeautifulSoupを用いたスクレイピングの手法の習得
1 5.5時間 3週目
9 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。
2 7.0時間 4週目
10 5010 教師あり学習(回帰) 【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 4週目
11 5020 教師あり学習(分類) 【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 5週目
12 5030 教師なし学習 【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 6.5時間 5週目
13 4120 データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)(初級) 【内容】構造化データを加工・集計する手法について

【到達目標】構造化データの加工・集計手法のうち「あいまい条件」「ソート」「集計」「サンプリング」などの手法の習得
2 4.0時間 6週目
14 4130 データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)(中級) 【内容】構造化データを加工・集計する手法について

【到達目標】構造化データの加工・集計手法のうち「データ変換」「数値変換」「日付型の計算」「外れ値・異常値」などの手法の習得
3 6.0時間 6週目
15 4140 データサイエンス100本ノック(構造化データ加工編)(上級) 【内容】構造化データを加工・集計する手法について

【到達目標】構造化データの加工・集計手法のうち「データ変換」「数値変換」「日付型の計算」「外れ値・異常値」などの手法の習得
3 6.0時間 7週目
16 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
3 5.0時間 8週目
17 8040 住宅価格予測(kaggleのコンペ) 【内容】
実際に住宅のデータセットを利用して、住宅価格予測を行います。このデータセットを用いて、Kaggleでも通用する能力を付ける

【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 6.5時間 9週目
18 8070 手書き数字認識(kaggleのコンペ) 【内容】
機械学習を用いて、手書き画像のデータセットMNISTからモデルを作り、数字の識別を行う。

【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 6.5時間 10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 10~12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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