
このオンライン講座について
概要
本講座は「Pythonによるデータサイエンス/AI開発マスターコース」の基礎編ということで、データサイエンスの様々な基本トピックに取り組みます。
データサイエンスと一口に言っても、データの可視化やBIツール、機械学習、ディープラーニングなど様々なトピックがありますが、本講座ではそれらに立ち向かうための基礎的な知識とスキルを横断的に身につけることを目標としています。
サラリーマンとして日々の業務に追われつつも、自分のキャリアを「データサイエンス」で切り拓きたい方へ、実務で役立つ体系的な学習と応用スキルの獲得をサポートします。
もちろん全てのセクションに取り組んでもよいですし、自分が必要とするセクションだけでも構いません。
合計37時間超の動画学習と実際の演習を通して、実践で使えるスキルを身につけていきましょう!
この講座のゴール
本講座のゴールは、「実務レベルでのデータサイエンス/AI開発に進むための堅固な基礎づくり」です。
1. 統計学、線形代数などの数学的素養から、機械学習・ディープラーニングの基本原理、開発環境構築やコード品質管理といった周辺知識まで、現場対応力の基盤を身につける
2. 本コース修了後、より高度なアプリケーション開発や実務適用へスムーズにステップアップできる確かな基礎体力を育む
3. 「Pythonは一通り書けるが、何から手を付けてよいのかわからない」という段階から、「次のフェーズ(応用・実務)」へ前進する足場を固める
この講座で学べること

数学的な基盤
統計学・線形代数を学び、分析やモデル構築の土台となる数理的スキルを強化

機械学習・ディープラーニング
機械学習プロジェクトを行う上での手順や、必要事項を学び、いろいろなモデル、そしてScikit-learnを学ぶ

ツール
・VSCodeやCursorエディターの使い方
・Pytestによるテスト自動化、CIツール導入による開発効率アップ

可視化とアプリケーション
・Plotlyによるデータ可視化
・Dash, Streamlitを用いたWebアプリケーション化で結果を「見せる」スキル

高度な分析の足がかり
・ベイズ統計モデリングの基礎
・フーリエ変換による時系列解析の足がかり
・OPENAIのAPIを用いたOCRなど、先端AI活用法

実務のための分析手法
効果推定やABテスト設計で、ビジネス上の意思決定を支えるアナリティクス手法
こんな人におすすめ
1 | Python基礎から本格的にデータサイエンスに取り組みたい人 |
2 | データサイエンスを学んでおきたい非エンジニアの管理職 |
3 | 次のキャリアを模索している20〜40代のビジネスパーソン |
カリキュラム
合計37時間を超えるコースとなっております
1 | はじめに |
2 | 統計学 |
3 | 線型代数学 |
4 | エディタの使い方 |
5 | 機械学習の基礎 |
6 | ディープラーニングの基礎 |
7 | 可視化・アプリ化 |
8 | 効果推定 |
9 | ABテスト |
10 | AWSによる分析 |
11 | 生成AI APIの活用:OCRへの挑戦 |
12 | Pystanによるベイズ統計モデリングの基礎 |
13 | PytestによるテストとCIの導入 |
14 | フーリエ変換 |
15 | QGISによる地理空間データの活用 |
講師について

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