Pythonを使ったデータサイエンス挑戦コース(DTC)
データサイエンティストの1歩目として、
主要なデータ処理技術を使えるようになりたい方へ
※ 旧文系のためのデータサイエンス挑戦コース
コースの特色
- データサイエンスの考え方、活用方法、各種技術などを体系的に学んだあと、実践的な適用スキルを習得します。
- 数学をなるべく使わずに、データサイエンスの本質とその適用スキルを分かりやすく学ぶことができます。
- 主要なデータ処理技術について体系的に学び、実際にデータを処理する演習を通して適用スキルを身につけます。
- Python初学者のためのPythonプログラミング入門を通じてプログラミングを学べます。
- ※一部講座はEラーニングオンデマンド講座でのご受講となります。
こんな方におススメ
- AIやデータの活用について基本的な知識はあるが、もう少し具体的に学びたい方
- エクセルで集計する以上のデータ分析力を身につけたい方
- 文系出身で数学は苦手だが、データサイエンティストとして統計や機械学習を扱えるようになりたい方
- プログラミング未経験でPythonでのプログラミングを学びたい方
数学レベル
- 高校までの文系数学について、あらかじめある程度知っていることが望ましいです。
※数学に自信のない方向けの「数学講座」(オンデマンド配信)をコース受講者全員受講いただけます。
内容
講座名 | 講座の内容 |
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データサイエンス入門(DI) |
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◆講座の内容◆ データサイエンスの背景/データサイエンスで生み出されるビジネス価値と活用事例/データサイエンスの体系と手法(教師あり学習・教師なし学習など)/深層学習(ディープラーニング)/データサイエンスの留意点/発展的話題と今後の方向性 | |
受講時間:3時間 演習:無 | |
情報倫理(IE) |
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◆講座の内容◆ 確立されている論理:研究倫理、一般的情報倫理/これからの確立を待つ倫理:新しい技術にまつわる倫理 | |
受講時間:3時間 演習:無 | |
Pythonプログラミング入門(PY) |
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◆講座の内容◆ 式と値/算術演算子/変数/関数/組み込み関数/比較演算子/論理演算子/if文による条件分岐/リスト/タプル/文字列/辞書/for文による繰り返し処理/while文による繰り返し処理/プログラムの作成/テストとデバッグ/モジュールの使い方/pandasライブラリ/Numpyライブラリ/Matplotlibライブラリ/scikit-learnライブラリ | |
受講時間:9時間 演習:有 | |
統計分析入門(SI) |
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◆講座の内容◆ Pythonによるプログラミングとデータの要約、確率変数/母集団、標本、点推論と区間推理(信頼区間)/モデリングと回帰分析/判別分析 | |
受講時間:2日(6時間) 演習:有 | |
機械学習入門(MI) |
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◆講座の内容◆ 概論(回帰、判別、クラスタリング、評価基準、前処理等)/教師あり学習(判別)/教師あり学習(回帰)/教師なし学習(クラスタリング)/教師なし学習(主成分分析) | |
受講時間:3日(9時間) 演習:有 |
※本コースでは、「データサイエンス入門」「情報倫理」「Pythonプログラミング入門」はEラーニングオンデマンドでの受講となります。また、プログラミング言語を用いた実践演習を行います。
受講修了証
発行要件。下記発行要件1)2)を満たされた受講者様には”受講修了証”が発行されます。
1)当コースを全日程受講し、受講講座レポート(アンケート)を提出した方
2)課題を提出して、合格基準に達した方
時間・料金
オンラインライブ・Eラーニングオンデマンド | ||
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受講期間 | 受講時間 | コース料金(税込) |
約5か月 | 30時間 | ¥386,100 |
※Eラーニングオンデマンドの受講時間は目安です。
申込
※申し込みは各開講日の3営業日前までとなりますのでご注意ください
開講日 | 講義形態 | |
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現在お申込可能なコースはありません |