Python
データサイエンス集中
12週間でpandas、NumPy、matplotlib、seabornをマスター。scikit-learnで機械学習基礎を習得し、予測モデリングや顧客セグメント分析を含む3つのエンドツーエンドプロジェクトを完了。
Pythonでデータサイエンスを極める
Python データサイエンス集中コースは、データ分析の次のレベルに進みたい方向けの包括的なプログラムです。12週間でPythonの主要データサイエンスライブラリを習得し、機械学習の基礎を身につけます。実際のビジネス課題を解決する3つの大規模プロジェクトを通じて、データサイエンティストとしての実践的スキルを構築します。
高度なライブラリ習得
pandas、NumPy、matplotlib、seabornの専門的な使い方を完全マスター
機械学習実装
scikit-learnを使った予測モデリングとアルゴリズム理解
エンドツーエンドプロジェクト
データ収集から結果発表まで完全な分析フローを経験
プロジェクト主導学習
単なるツールの使い方ではなく、「データサイエンスの思考法」を身につけることに重点を置いています。問題設定から仮説構築、データ収集、モデル構築、検証、そして結果の解釈と伝達まで、データサイエンティストが実際に行う業務フローを体験します。プロジェクトベースの学習により、理論と実践の両方をバランスよく習得できます。
学習のプロセス
4つのフェーズで体系的にPythonデータサイエンスをマスターします
Python基礎とデータ操作
Python文法の復習から始まり、pandas DataFrameでのデータ操作、NumPy配列計算、データの読み込みと前処理技術を習得します。
可視化と探索的データ分析
matplotlib、seabornを使った高度な可視化技術を学び、データの背後にあるパターンや関係性を発見する手法を身につけます。
機械学習モデリング
scikit-learnを使って線形回帰、分類、クラスタリングを実装。特徴量エンジニアリングとモデル評価手法を学習します。
総合プロジェクト実行
実際のビジネス課題に対して、データ収集から予測モデル構築、結果解釈まで一連のプロセスを独力で実行します。
学習メソドロジー
理論学習 (25%)
アルゴリズムと数学的背景の理解
コーディング実践 (60%)
実際のコード記述とデバッグ経験
プロジェクト (15%)
実問題解決とポートフォリオ構築
12週間スケジュール
第1-3週
Python基礎とpandas習得
7月15日 - 8月4日
第4-6週
データ可視化とEDA
8月5日 - 8月14日現在進行中
第7-9週
機械学習基礎とscikit-learn
今後予定
第10-12週
総合プロジェクトと発表
今後予定
期待される成果
12週間で達成できる具体的なスキルと成果をご紹介します
成果タイムライン
Python/pandas習得
効率的なデータ操作とクリーニングが可能になり、大規模データセットを扱えます。
可視化エキスパート
publication-readyなグラフ作成と、データの隠れたパターンを発見できます。
機械学習実装者
予測モデルを構築し、ビジネス課題に適用できる機械学習スキルを習得。
データサイエンティスト
3つの包括的プロジェクトを完了し、独立したデータサイエンティストとして活動可能。
成功指標
どんな方に最適か
Python データサイエンス集中コースが特に効果的な受講者プロファイル
データアナリスト経験者
Excel、SQLの基礎があり、次のステップとしてプログラミングによる高度な分析を学びたい方。機械学習への入門として最適です。
エンジニア・研究者
プログラミング経験があり、データサイエンスの専門知識を体系的に学んで実務に活かしたいエンジニアや研究者の方。
データサイエンティスト志望
データサイエンティストとしてのキャリアを本格的に目指し、実践的なプロジェクト経験を通じてスキルを証明したい方。
解決する課題シナリオ
「単純な分析では限界を感じている」
基本的な統計分析では得られない深いインサイトを発見したい方。
「予測モデルを作りたい」
売上予測、顧客行動予測など、ビジネスに直結する予測モデルを構築したい方。
「機械学習を理解したい」
アルゴリズムの仕組みを理解し、適切な手法を選択できるようになりたい方。
「データサイエンティストへの転職」
実際のプロジェクト経験を積み、転職活動で差別化を図りたい方。
使用技術と手法
データサイエンス業界標準のPythonライブラリと最新の手法を習得
主要ライブラリ・技術
pandas
データフレーム操作、時系列分析、高度なデータクリーニングと変換処理
NumPy
配列計算、線形代数、統計関数による高速数値計算とベクトル演算
matplotlib/seaborn
高度な可視化、統計的グラフ作成、インタラクティブプロット
scikit-learn
機械学習アルゴリズム、前処理、モデル評価、パイプライン構築
革新的教育手法
実問題解決プロジェクト
実際の企業データを使った売上予測、顧客セグメンテーション、推薦システムの構築。
ペアプログラミング
同期と協力してコードを書くことで、問題解決スキルとコード品質を向上。
データサイエンティストメンター
現役のデータサイエンティストによる定期的なコードレビューとキャリア相談。
競技プログラミング体験
Kaggleスタイルのコンペティションで実践的なモデリングスキルを競争的に向上。
習得するテクニック
特徴量エンジニアリング
変数変換、特徴量選択、次元削減、カテゴリ変数エンコーディング
モデル評価・選択
クロスバリデーション、ハイパーパラメータチューニング、アンサンブル手法
データパイプライン
ETL処理、データバリデーション、自動化ワークフロー、MLOps基礎
始めるための選択肢
あなたのスケジュールと学習スタイルに合わせた柔軟な受講オプション
受講開始までのステップ
スキル評価
Python基礎レベルの確認テスト
個別相談
学習目標とキャリアプランの相談
環境構築
開発環境セットアップとライブラリ準備
学習開始
キックオフと初回プロジェクト開始
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Pythonで
データサイエンスの扉を開こう
12週間で機械学習まで習得。次期開講クラスの申し込み締切は8月25日です。限定12名の実践重視クラスで、データサイエンティストとしてのキャリアをスタートしませんか？