私たちの教師と家庭教師は一流大学を卒業しています
概要
パーソナライズされたコーディングカリキュラム
興味のあるプログラミング言語または科目を選択すると、カスタマイズされた熟練度に合わせて専門の講師が紹介されます。
調整可能なコーディングレッスン
簡単な紹介や徹底的な探求など、ご都合に合わせてレッスンをスケジュールし、学習体験を自分でコントロールできます。
個別指導
学習パスはあなたのペースと選択した課題に合わせて作られ、気を散らすものやライバルからの干渉を受けることなく着実に進歩することが保証されます。
Pythonとデータサイエンスについて
Python のシンプルさ、読みやすさ、および拡張可能なライブラリ エコシステムは、データ サイエンス アプリケーションに最適です。データ サイエンスは、構造化データと非構造化データから洞察を抽出する分野です。これは、統計、機械学習、データ マイニング、およびビッグ データ テクノロジーを使用して複雑な問題を分析する、学際的なアプローチです。
データサイエンスに Python を使用する理由
豊富なライブラリサポートPython には、データの操作と分析のための包括的なライブラリ セットが備わっています。データ操作用の Pandas、データ視覚化用の Matplotlib、機械学習用の Scikit-learn などのライブラリにより、Python はデータ サイエンティストにとってワンストップ ショップとなっています。
コミュニティとコラボレーション: Python には、そのエコシステムに貢献するデータ サイエンティストとエンジニアの強力なコミュニティがあります。これは、データ サイエンスの問題を解決するのに役立つライブラリ、チュートリアル、集合的な知識が増えることを意味します。
多才Python はデータ サイエンスだけに限りません。その汎用性により、Web 開発、自動化、ソフトウェア開発などにも使用できます。このため、Python は現代の職場で非常に望ましいスキルとなっています。
学習のしやすさ: Python の構文は簡潔で読みやすいため、初心者でも簡単に習得できます。これは、専門家がプログラミングのバックグラウンドを十分に持っていない可能性があるデータ サイエンスの分野では特に役立ちます。
統合機能: Python は他の言語やテクノロジーと簡単に統合できます。たとえば、特殊な統計分析のために R スクリプトを呼び出したり、SQL データベースを効果的に利用したり、パフォーマンスが重要なタスクのために C/C++ と統合したりすることもできます。
実際のアプリケーション予測分析から自然言語処理まで、Python のデータ サイエンス機能は、医療、金融、小売、さらには科学研究など、さまざまな分野で使用されています。
機械学習とAIPython は機械学習と人工知能 (AI) の主力言語であり、TensorFlow や PyTorch などの専門ライブラリは、複雑なニューラル ネットワークやアルゴリズムを作成するための高度な機能を提供します。
企業の世界では
Google、Facebook、Amazon などの大手企業は、データ分析から機械学習モデルまで、あらゆる用途に Python を使用しています。その拡張性と使いやすさにより、スタートアップ企業や中小企業にも最適です。
Python を習得すると、プログラミング言語を学ぶだけでなく、複雑なデータの世界を解読するのに役立つ幅広いツールにアクセスできるようになります。これにより、今日のデータ主導型経済において貴重な資産となります。
説明
この包括的な Python コースを通じて、魅力的なデータ サイエンスの世界を探求しましょう。
データ サイエンスには、意味のある洞察を得るためにデータを探索および解釈することが含まれます。これには多くの場合、機械学習やディープラーニングを利用して自動化モデルを構築し、調査結果へのより広範なアクセスを可能にすることが含まれます。
このコースでは、カスタム コードを使用して分析したデータを明確に示す魅力的な視覚化を作成できるようになります。機械学習を採用して専門知識を広げ、データ処理の自動化、パターンの識別、情報に基づいた推奨事項の提供能力を強化します。
このセミナーでわかること
- SQLの基礎を理解していること
- Python の構文、関数、ロジック、リスト、ループに関する知識
- データの視覚化と統計に関するスキル
- 機械学習の基礎
要件
- 中世13-18
- プログラミング初心者向け
- STEMスキルの向上に興味がある
- テクノロジーの将来に興味がある
Python によるデータサイエンスに関する学生のよくある質問
Python は習得が簡単で構文が明確であるため、プログラミングの経験がない人にも最適です。Pandas、NumPy、Matplotlib などのライブラリの豊富なエコシステムにより、データの操作と視覚化が非常に便利になります。
確かに、Python の汎用性により、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch などのライブラリを使用して、同じフレームワーク内でデータのクリーニングと分析から機械学習に移行できます。
Python は、複数のクラスターに分散されたデータを管理できる Dask や PySpark などのライブラリを通じてビッグ データを効果的に処理できます。
記述統計、確率分布、仮説検定、回帰モデルに精通している必要があります。Statsmodels や SciPy などのライブラリは、これらの統計手法を実行するのに役立ちます。
通常は、まずデータを収集し、その後 Pandas を使用してデータをクリーンアップして操作します。次に Matplotlib または Seaborn を使用して探索的データ分析 (EDA) を実行し、最後に Scikit-learn を使用して機械学習アルゴリズムを実装します。
Python は、数値データ、テキストデータ、画像データ、さらにはソーシャル メディアのような非構造化データなど、さまざまなデータ型を扱うことができます。
機能
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あなたのニーズや目標に基づいて講師をお勧めします。または、特定の講師をリクエストすることもできます。
3
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4
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