MATLABとAWSによるデータサイエンス入門

現代の組織はデータに基づいた意思決定を行っていますが、データサイエンスを始めるのは難しく感じられるかもしれません。このコースでは、MATLABを使ったデータ分析と予測モデルの構築方法を学ぶことで、そのプロセスを簡素化します。 データサイエンスの基本用語の理解から、データセットのインポート、クリーニング、可視化へと進みます。分かりやすい解説と実践的なコード例を通して、機械学習アルゴリズムの適用方法や、クラウドリソースを活用してデータ処理タスクを効率的にスケールさせる方法を学びます。 学習内容： - データサイエンスの基礎概念、専門用語、機械学習プロジェクトのライフサイクルを理解する。 - MATLABの直感的なローコードデータ処理ツールを使い、生データセットを準備・クリーニングする。 - 対話型の機械学習ワークフローを使用して、回帰モデルと分類モデルを構築する。 - 最新のライブスクリプトと組み込みのプロット機能を使って、複雑なデータの傾向を可視化する。 - MATLABのワークフローをAWSのクラウドストレージやコンピューティングリソースと統合し、計算をスケーリングする。 - モデルのパフォーマンスを分析し、特定のビジネス課題に適したアルゴリズムを選択する方法を学ぶ。 本コースは、まず基本的な定義とデータ準備のテクニックから始め、その後、実践的な機械学習ワークフローへと進みます。次に、クラウド統合と最新のワークフロー自動化を利用して、プロジェクトをスケールさせる方法を探求します。 このコースは完全に初心者向けに設計されており、データサイエンスや高度なプログラミングの経験は一切必要ありません。 今日から学習を始めて、あなたのプロフェッショナルなプロジェクトでデータサイエンスの力を最大限に活用しましょう。