FAQ
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データ分析力養成講座
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01.データの可視化
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02.基本統計量
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03.データの評価の方法
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04.統計的検定
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05.2つの平均値の差の検定
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06.相関分析
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07.回帰分析
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提出課題1
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01.Rとは
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02.基本統計量とデータの可視化
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03.パラメトリック検定
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04.ノンパラメトリック検定
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05.相関関係
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提出課題2
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01.AIの基礎知識
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02.Pythonの基礎(1)
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03.Pythonの基礎(2)
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04.Pythonの基礎(3)
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05.Pythonの応用(1)
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06.Pythonの応用(2)
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07.Pythonの応用(3)
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08.教師あり学習(1)
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09.教師あり学習(2)
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10.教師なし学習
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11.モデルの検証とチューニング
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12.SQL
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13.画像処理
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14.自然言語処理
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15.WebスクレイピングとWebAPI
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16.Webアプリ作成
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17.音声処理
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18.異常検知
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提出課題4(演習編1の課題)
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提出課題5(演習編2の課題)
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提出課題6(演習編3の課題)
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演習編1 Pythonの基礎
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演習編2 Pythonの応用
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演習編3 教師あり学習・教師なし学習
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演習編4 機械学習WEBアプリの作成