クラスについて
データサイエンスの知識がなくても、数学や統計学の基礎が弱い人でも、専攻ではない人でも受講できます。文学の非専攻から始めて、データサイエンティストとして働いている私の研究ノウハウに基づいて、初心者の方にも興味を失わずに理解しやすいコースです。
理論はできるだけ単純です、講義の最初から 充実したアウトプット作ってみることができること。これがこのコースの核心であり目標です。
コース効果
- 基本的な機械学習アルゴリズムを通じて、さまざまな予測モデルを実装できます。
- Pythonを知らなくても、自然とPythonのスキルを学ぶことができます。
- 各機械学習アルゴリズムの仕組みを学びます。
推奨ターゲット
- 数学/統計学/コンピュータサイエンス専攻以外のデータ関連職の応募者
- コーディングの経験がなく、統計学の知識はほとんどないが、機械学習/データサイエンスに興味がある人
- 自分のデータを活用して機械学習に応用したい人
コースを受講する前の注意事項
- このコースは、Pythonや機械学習の理論的背景を持たない人を対象としています。そのため、ある程度勉強したことがある人には、もう少し簡単な内容が含まれる場合があります。
- コースはGoogle Colabで行われるため、Googleアカウントのみの場合は別途ソフトウェアをインストールする必要はありません。
このクラスが特別である3つの理由
❶ まずはコーディングのハードワークから始めよう
コーディング中に、説明なしにうまくいかない部分がある場合があります。恋に落ちるのにあまり時間をかけないでください。
あなた 「え？これは何？なんでこんな風に書いてあるの？」 私が行うほとんどの部分では、後でもう1つ学ぶにつれて、自然に原則を学びます。少なくともコース全体を1回修了するまで、ゆっくりと進んでください。
❷ 他のどのコースよりも効率的
今まで、このような基本的なPythonコースを見つけるのは難しかったに違いありません。ほとんどのコースは、データ分析や機械学習ではなく、プログラマーを対象としています。したがって、このコースは他の基本的なPythonコースよりもはるかに効率的です。
❸ エラーや軽微なタイプミスを可能な限りキャプチャしました
Pythonを教えるのはなぜ難しいのですか？
もちろん、私も同じことをフォローしましたが、奇妙なエラーがありました。しかし、エラーの原因がわからず、対処方法がわからないので、ストレスを感じてからオフにするだけです。 エラーメッセージを見ても、よくわかりません。
このレッスンでは、私が意図せず直面したエラーと、それらの修正方法を示します。
カリキュラム
クリエイター紹介
Dessanote
こんにちは、私は米国でデータサイエンティストとして働いているDessanotです。
キャリア問題
- 現在のIDT社のデータサイエンティスト
- コロンビア大学機械学習チューター
- コロンビア大学、ビッグデータイマージョンプログラムティーチングアシスタント
- コロンビア大学応用分析学修士
- 元サムスン電子ワイヤレス事業部、スマートフォンデータアナリスト
- 旧サムスン電子ワイヤレス事業部、モバイルアプリストアのデータ管理・運用
私は最初からアメリカでキャリアをスタートさせたわけではなく、もともと医学科のバックグラウンドにいたわけでもありませんでした。
文学の学部生として韓国を卒業しましたが、アメリカではデータサイエンティストとして働いています。
そのため、関連する背景知識がなくても、試行錯誤して学んだノウハウを共有することで、その試行錯誤を減らせることを願ってこのコースを計画しました。
데싸노트
