大好評"米国データサイエンティストかめ"による動画講座第二弾です！

わかりやすい！ - Pythonの基礎からPythonでデータサイエンスをするのに必要な基本的なライブラリをわかりやすく説明します!

実践的! - 教科書的な内容ではなく，実際のデータサイエンスの現場でどう使うのかを解説しながら丁寧に教えます．

汎用的! -実際にコードを書きながら進めていきますので，コードの書き方とプロの考え方が学べます．

本格的! -コーディング環境も，Docker＋JupyterLabを使った本格的なものになっています．なお，どちらも必要最低限のことは講座で教えるので，知識ゼロから始められます．

おもしろい！-映画レビューデータセットとCOVID-19のCTデータを使って解説していきます．

ハンズオン! - 講座内に散りばめられた演習を実際にハンズオンでやることで，学習内容が定着するカリキュラムになっています．

以下は本講座で使用するライブラリ・ツールです．

-Pythonの基礎

-NumPy

-Pandas

-matplotlib

-Seaborn

-OpenCV

-nibabel

-その他Pythonモジュール(multiprocessing, glob, tqdmなど)

-Docker

-JupyterLab

Python × データサイエンスは現代で最もホットな学習領域の１つです．本講座から「Python × データサイエンス」をはじめよう！

(※本講座はMac推奨です．Windowsでも，「Dockerがうごかせる」もしくは「Jupyterを動かせる」人は問題なく講座を進めることができますが，Windowsの環境構築はサポートしておりません．)

(※講座の特に最後のセクションでは，３次元のCTデータを扱うため，メモリが枯渇する場合があります．おそらく16GBあればなんとか実行できると思いますが，もしメモリが足りない人は適宜データ量を落として実行してください．)

大好評の「米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座」もよろしくお願いします！