▶ ユニコーン企業のビジネス課題を解決するための機械学習の開発

▶ 市場には多くの機械学習コースがありますが、機械学習は十分に活用できると言えますか？

いいえ。

機械学習アルゴリズムを学ぶだけ

ビジネスには適用できません。

機械学習は単なるツールであり、ビジネスを完全に理解していなければ 100% 活用することはできません。そこで、次のサイクルに進みます。 ビジネス上の問題を解決するための機械学習モデルの開発プロセス全体学ぶ。

▶ ビジネス上の問題の定義、データの前処理/視覚化、指標の発見、機械学習モデルの開発、運用、展開、ダッシュボードの設計、企業全体での共有

こんにちは、

エレガント・ブラザーズのデータサイエンティスト

「優しいウサギ」です。

現在、エレガントブラザーズのデータサービスルームでは、ビジネスの信頼性と健全性を維持・向上させるために、主にデータの分析とさまざまな目的を反映した機械学習モデルの開発に取り組んでいます。

自分を「データサイエンティスト = モデルを開発してテストする人」に限定したくありません。見過ごされがちな戦略的思考に基づいて、 ビジネス上の問題の定義からデータによる解決方法まで、フルファネルでコンピテンシーの開発を支援します。

実際に使われているデータベースの問題解決開発プロセスに興味があるなら、

ぜひこのクラスに参加してください！

✅ ポートフォリオとして使用できます

3 つのプロジェクト

単一のデータセットの代わりに、以下のコース全体を3つの分析プロジェクトと一緒に練習します。このコースを使用して、独自の分析プロジェクトのポートフォリオを作成してください。

1. (推奨) 映画推薦制度
2. 電子商取引) ホテル予約需要予測
3. 金融) クレジットカード詐欺検知

▶ 何を学びますか？_ビジネス問題の定義、機械学習モデル、データの前処理/可視化、指標選択、モデル開発、運用展開、ダッシュボード運用

この授業を受けた後

絶対持って行ける

三つの武器。

1 ️ ファースト。

データドリブン

ビジネス上の問題解決スキル

実際には、さまざまなビジネスモデルや利害関係者が存在し、運用環境も異なります。 統一されたプロセスを1つ学ぶ代わりに、さまざまなビジネス環境に基づいたオプションを理解できます。 1）事業課題解決の全サイクルを複数のケーススタディを通して学ぶことができるため、1）自分の事業に合わせてケータリングを選べるよう広い視野を持ち、2）さまざまな事業に柔軟に対応できる。

2 ️ セカンド。

業種・職種別

ビジネスに浸透する洞察

各職種、業種/事業によって、解決すべき問題や監視すべき指標が異なる場合があります。 業種・事業ごとに、解決したい問題に対して適切な指標を選択し、その指標を改善するためのモデルを開発します。 も 私たちは彼らのさまざまな視点を理解し、各ジョブオーナーにとって重要な指標に基づいてダッシュボードを設計します。また、モデル導入後に発生する可能性のある問題を検討し、対策や意思決定プロセスをまとめます。

3 ️ サード。

機械学習モデル設計

と開発能力

さまざまな機械学習モデルを検討し、現在の問題に使用できる技術リソース、環境、および配信方法を検討します。入力データセットのサンプリングを比較し、さまざまなモデルのパラメーターを比較し、現在のリソースと条件を考慮して最適なモデルを見つける方法を見ていきます。

▶ こんな人におススメです！

※ このクラス Python の基本的な文法を知っている人向け 授業が行われます。

データサイエンティストとして

私の洞察はすべて惜しみなく共有します。

このクラスでは、ビジネス上の問題を解決するためのツールとして機械学習を使用します。私と一緒に6つのステップすべてを実行すれば、戦略的思考に基づいた機械学習を使用して、会社の問題を解決するためのすべての方法を学ぶことができると思います。

7年間データサイエンティストとして得た洞察を皆さんに惜しみなく共有します。