データサイエンスコースでキャリアを変えよう

データ サイエンスのための Python を学習します。リレーショナル データベースからデータを抽出し、ビッグ データ マトリックスを操作して、データを可視化します。 統計や線形代数などのデータ分析の重要な数学の概念を理解します。

データ コンサルタントの立場になって、膨大なデータセットのデータ準備を乗り切る方法を学びましょう。 多変量回帰モデル、仮説検定、信頼区間に基づいて統計結果を解釈することでデータからインサイトを得ます。

Scikit-Learn (データ準備、特徴量エンジニアリング、モデル選択、評価、微調整) を使用して機械学習ワークフローを実装し、数学的感性と ML モデルの数値実装を理解します。

ディープラーニングの背後にある魔法を解き明かしましょう! ニューラル ネットワーク (ニューロン、レイヤー、スタック) のアーキテクチャとそのパラメーター (アクティベーション、損失、オプティマイザー) を理解します。 独自のニューラル ネットワーク (高密度、再帰型、または畳み込み) を構築して、画像、シーケンス、およびテキストを処理します。 最新のオープンソース調査から、事前トレーニング済みの「ビッグモデル」からの学習を再利用および転送する方法を学びましょう! 自動エンコーダー、バッチ データ処理パイプライン、および GPU トレーニングを使用して実際に手を動かして学んでいきます。

手作りの最高のモデルを、仮想マシンとオンライン データベースを使用して、クラウド内のビッグ データでトレーニングできるレプリケート可能な Python パッケージに変換します。 新しいデータが入ってくるとモデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じて再トレーニングし、その予測を API または Web サイトを介して世界に公開します。

プロジェクト フェーズは、ブートキャンプの集大成です。 アイデアをクラスでピッチし、選ばれたデータ サイエンス プロジェクトに関して 3 ～ 4 人のチームで効率的に共同作業を行います。 オープンデータ リポジトリ (政府のイニシアチブ、Kaggle、Paper with Code など) を使用するか、独自のプライベート データセットを持ち込んでください。 専門の教師によるフルタイムの指導を受けて、あなたの夢をかなえましょう!

スタートアップや企業で働くテックの専門家に会い、履歴書を準備し、模擬面接を行って就職活動の準備をしましょう。