コース概要

数あるUdemyのコースの中から本コースをご覧いただきありがとうございます。

このコースではビジネスの現場で明日から使うことができるデータ分析手法を短時間で効率よく学ぶことができます。

データ分析にはプログラミング言語「Python」を使用します。Pythonが未経験の方もご安心ください、本コースではPythonの基礎知識を学ぶセクションも用意しておりますので、Pythonの基礎とビジネスデータ分析を併せて学習することが可能です。

本コースでは、実際のビジネスで多用される４つのデータ分析手法を学ぶことができます。

プログラミング環境はGoogle が提供している機械学習の研究ツール、Google Colaboratory (Google Colab）を使用します。プログラミング学習を始める上でのハードルの一つである環境構築が不要なため、初学者の方でも安心して学習を進めることができます。

コースのゴール

ビジネスや業務の中にある課題を、データ分析（機械学習）を用いて解決することができる人材になることが本コースのゴールです。

コースのターゲット

• データ分析に興味のあるビジネスマン

• 効率よく短期間で実用的なデータ分析手法を身につけたい方

• Pythonを使ったデータ分析に関心のある方

• 業務にデータ分析を取り入れたいプログラミング初心者の方

• 機械学習に興味のある非エンジニアの方

本コースを受講する上でプログラミングの経歴や知識は必要ありません。非エンジニアの経営者・マネージャーやIT業界以外の人でもプログラミングの基礎からデータ分析手法までを理解できる内容としました。実践的なデータ分析手法とその活用方法について効率よく学びたい人に最適なコースです。

このコースでわかること

• ビジネスの現場で役立つデータ分析手法が身につきます

• Pythonの基礎を学ぶことができます

• 業務課題に合わせたデータ分析方法を学ぶことができます

• Pythonを使ったデータ分析方法を学ぶことができます

• Google が提供している機械学習の研究ツール、Google Colaboratory (Google Colab）の使い方がわかります

本コースのセクション

・Pythonの基礎

本コースで必要な範囲に絞って、Pythonの基礎を学習します。全くPythonを使用した経験がない方でも理解できるよう、足し算や引き算などの簡単なコードから段階的に学び、理解できるように設計されております。もちろん、既にPythonを使用した経験のある方は本セクションをスキップしていただいても問題ありません。

・社員の離職を予測する（クラス分類問題）

業種や年齢などの社員情報から、その社員が離職する可能性を予測するプログラムを作成します。本セクションで学ぶ手法を使うことで人事評価はもちろんのこと、顧客の商品購入予測や商品の不具合検知など、様々な分類問題に応用が可能です。

・家の値段を予測（回帰問題）

家の広さや築年数などのデータから、その家の値段を予測するプログラムを作成します。本セクションで学ぶ手法を使うことで家の値段以外にも様々な商品価格や数値の予測を行うことが可能になります。

・卸売業者の顧客分析（クラスタリング）

顧客の商品購入データを分析し、顧客を任意のグループに分ける（クラスタリング）プログラムを作成します。このセクションで学ぶ手法を用いることで様々なターゲット分析、ペルソナ分析を行うことが可能になります。

・レコメンド（協調フィルタリング）

複数のユーザーによる複数の映画に対するレビューを分析し、特定のユーザーへのおすすめ映画を出力するレコメンドプログラムを作成します。ECサイトでよく見かける「あなたにおすすめの商品」などのようなレコメンドの仕組みが理解・作成できるようになります。

本コースで得た知識を活かして、皆様のビジネスやプロジェクトが成功することを心より祈っております。

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