Python を使ったデータサイエンス入門｜一押しコースの見どころ、紹介します！
SEプラスではSEカレッジを中心に、オリジナルの研修コースを毎シーズン企画しています。
この「見どころ紹介」コーナーは、そういったコースの中でも “イチオシ” のコースを企画者にインタビューして、そのコースが何に効くのか、どんな思いがあって作ったのか、語ってもらいます！
今回は 2021 年度 秋冬シーズンのコースから、 Python を使ったデータサイエンス入門 を紹介します！
株式会社SEプラス
e&TS Division
コース情報
| ジャンル | AI |
|---|---|
| レベル | 上級 |
| コース一言紹介 | Python を使ったデータ・サイエンスの入門コースです。 |
| これからの開催予定 | 2022 年 1 月 25 日、 2022 年 3 月 10 日 |
| 開催形式 | オンライン研修 |
| 研修スタイル | PC 実習 |
見どころ紹介
―― このコースを企画した背景を教えてもらえますか？
―― データサイエンスというと、広範囲な知識が必要ですが、受講するにはどの程度必要でしょうか？
Python でのプログラミング知識が必要ですが、データサイエンスの知識はコース内で概要から解説を行いますので、データサイエンスの経験や知識がなくとも受講できます。
―― なるほど、データサイエンス初心者向けですね。初心者向けのこだわりポイントはありますか？
Windows 上で Python を使用してデータサイエンスを実践するための環境構築に加えて、データサイエンスで使用頻度の高いオススメのライブラリも使います。
準備段階から、ライブラリの選定と使い方まで一気通貫で学べます。
―― ライブラリは一杯あって、まずどれを入れるべきか迷いがちです。初心者にはうれしい配慮ですね。
では、実際、どのようなことを学ぶのでしょうか？
Anaconda, Jupyter Notebook, Pandas, scikit-learn を使用して、データの特徴分析、相関分析や回帰分析、決定木分析など基本的なデータ分析方法を演習します。
ご覧の通り、データサイエンスの知識は基礎から扱いますので、 Python を使ったデータサイエンス（簡単なデータの分析と視覚化）を一人で出来るようになるでしょう。
―― よく聞くライブラリと分析手法が出ていて、基礎が網羅されていますね。 一方で、この基礎コースで “しない” ことがあれば、伺えますか？
データサイエンスというと、データ分析の自動化のイメージ、つまり機械学習で学習モデルを作成するイメージがありますが、このコースでは扱いません。
―― なるほど、機械学習までは行わないのですね。となると、他に機械学習で学習モデルを作るようなコースはあるのでしょうか？
ございます！
機械学習で学習モデルを開発できる「 Python で実践する Cloud AI 」がオススメです。同じく Python を使ってコース内で画像認識モデルを開発します！
―― さすが、いい流れで体系的ですね。
では、最後に受講を考えている方や、研修を担当されている方にメッセージをお願いします！
このコースでは、データサイエンスの分析手法や手順を、実際に Python を使って体験出来ます！
この機会に、ぜひご体験いただき、データサイエンス → 機械学習を始めるキッカケにしてもらえればと思います。
Java はもちろん Python / PHP などスクリプト言語、 Vue / React など JavaScript だってなんだってテックが大好き。原点をおさえた実践演習で人気
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今後、 DX で最も必要とされる分野の一つがデータサイエンスです。今回は、すでに Python を使ったプログラミングが出来る方に向け、データサイエンスを基礎から学び、実践できる講座を企画しました。