【評判】【ゼロから始めるデータ分析】 ビジネスケースで学ぶPythonデータサイエンス入門
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本コースの特徴 -
受講生の声
講座情報
- ・講師名：株式会社SIGNATE （旧株式会社オプトワークス）(詳しい経歴はこちら)
- ・作成日：2017-09-19
- ・レクチャー数：121
- ・週間：0記事
- ・月間：0記事
- ・年間：1記事
- ・全期間：12記事
レビュー数
レビュー数の推移
直近6か月以内に本講座のレビューに関して記載された記事はありません。
学習内容
2つのケースを通して、ビジネス上のデータ分析ができるようになります。
詳細
【概要】
本講座では、データサイエンスをこれから勉強したい方や興味はあるが何をどうやって勉強すれば良いかわからない方、及びプログラミング初心者を対象としています。データサイエンスの一連の流れを体験できるカリキュラムとなっており、学ぶべきことのヒントを散りばめ、よりステップアップしていく為の足掛かりとなるような設計を心がけました。
【本講座のこだわり】
- 実践を重視し、リアルなデータと課題を教材として採用しています
- 言葉や概念を学習するスライドの章とプログラミングしながら実践する章の２つを用意しています
- 一問一答形式の教材を用意。問題を解き進めることでプログラミングが徐々に身につき、データサイエンスの流れが体験できるようになっています
- 分析コンペティションも教材として採用し、楽しみながら学習が進められます
- 講座終了後に使用した教材が自身の教科書となるようになっており、もう一度ご自身の力で教材の問題を解き直すことで復習にも利用できます
- 発展的な内容は極力除外し、なるべく平易な表現や例を使い、イメージで理解できるように工夫しました
【その他】
- python3を採用し、プログラミング環境はjupyter notebookを利用
- 11個のjupyter notebookファイルをオリジナル教材として用意
【講師より】
本講座でご紹介するのはデータサイエンスの中でもごく一部ですが、概要がわかり、ちょっと手が動かせるようになると、ご自身でどんどん学習を進められるようになります。より多くの方がデータサイエンスに興味を持っていただき、ご活躍頂ける為に、本講座が少しでも皆さんのお役に立てれば幸いです。
学べること
本コースを受講すると以下のことを学習できます。
- データサイエンスの一連の流れを体験できるカリキュラム
- 実践的なリアルなデータと課題を用いた学習
- プログラミングとデータサイエンスの両方を学ぶことができる
- 問題解決型の一問一答形式の教材で徐々にプログラミング力を身につけることができる
- 分析コンペティションを通じて学習を進めることができる
本コースの特徴
本コースの特徴を単語単位でまとめました。以下の単語が気になる方は、ぜひ本講座の受講をオススメします。
強みと弱み(メリットとデメリット)
本コースの強みと弱みは、以下となります。
- わかりやすい説明と丁寧な教材の提供
- 実践的な演習を通じてデータ分析の基礎を学ぶことができる
- 初心者にも配慮された内容であり、プログラミング初学者でも取り組みやすい
- 実際のビジネスケースを題材にしており、実用的なデータ分析手法を学ぶことができる
- 繰り返しの手続きを通じてプログラミングのスキルを強化することができる
- 理論的な解説やプログラムの詳細な説明が不足している
- 一部のエラーやトラブルに対するフォローが不十分である
- 一部の箇所で説明が冗長であり、学習時間が長くなる
- 教材や講義の内容が一部古く、最新の環境に合わせてアップデートされていない
- データ分析の基本事項については学べるが、より高度な知識や応用には不足している
受講をオススメしたい方
以下のいずれかに当てはまる方には、本コースの受講を強くオススメします。
- データサイエンスやプログラミングに興味があり、初歩的な分析手法を学びたい方
- データ分析の基礎を身につけ、実践的なスキルを習得したい方
- 実践的な教材を使用しながら、手を動かしながら学びたい方
- データサイエンスの理論的な基礎を学びたい初学者の方
- PythonやJupyter Notebookを使用して、データ分析の基礎を学びたい方
受講者の感想
本講座を受講した皆さんの感想を以下にまとめます。
評価や口コミ
参考になる受講者の口コミやレビューを以下にまとめます。
良い点
- ● 経験がないのですがDeepAnalyticsに参加したくて登録はしていたものの、どのようにすれば参加できるのかサイトを検索して学習方法を一時探したのですが見つからず、あきらめていたところに本講座を見つけて、内容を確認にしたところDeepAnalyticsに投稿の内容があったので迷わず受講を決めました。
- ● 今後のより良いものにしてしていただきたいので、改善してほしいところを上げます。
- ● 意味を理解したり、分析手法を用いて実際に分析できるようになるためには、さらに学習が必要だと理解しました。
悪い点
- ● このケースでの弁当販売実績は、時間の経過と共に漸減していくことが講座初期に描画した折れ線グラフから読み取れるのですが、当講座では驚くべきことに、時間を説明変数にすることで予測精度を改善するという暴挙にでます。
- ● 結論がそうなるのは構わないのですが、どのような思考過程を経てそのようなビン幅になったのかが全く説明されません。
- ● しかも、この節で加工したデータは続く決定木モデルでの学習では全く使用しないのですから、何のためにあんなことをしたのかということになります。
レビューの一覧
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