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実践データサイエンスコースシラバス

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 3010 Python入門 1週目
2 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
3 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
4 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
5 2010 機械学習概論 3週目
6 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
7 8000 機械学習におけるデータ前処理 4週目
8 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
9 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
10 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
11 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
12 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
13 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) 7週目
14 8010 【旧】タイタニック(kaggleのコンペ) 8週目
15 8040 住宅価格予測(kaggleのコンペ) 9週目
16 8070 手書き数字認識(kaggleのコンペ) 10週目
17 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

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