이번은 수학편차치의 30문계의 나라도 ​​데이터 분석을 실시할 수 있도록 해 주었다고 하는 Udemy의 「【키카가쿠류】인공지능·탈블랙스박스 강좌”에 대해 설명하겠습니다.

소개

"프로그래밍 해보고 싶지만, 무엇부터 시작하면 좋을지 모르겠다"
「데이터 분석을 할 수 있으면 괄호 좋을 것 같지만, 수식 보는 것만으로 싫어의 싫어」

그렇게 생각한 적이 없습니까?
이 기사는, 나와 같이 데이터 분석을 시작하고 싶지만 수학의 지식이 없어서 프로그래밍의 책을 샀는데 읽을 수 없다고 하는 사람을 위해서 꼭 받고 싶은 강좌를 소개하고 싶습니다.
Udemy 강좌 선택의 참고에도 부디~

【키카가쿠류】인공 지능·기계 학습 탈블랙 박스 강좌 -초급편-
【키카가쿠류】인공 지능·기계 학습 탈블랙 박스 강좌 - 중급편 -

데이터 분석을 시작한다면 우선은 앞으로!

이 키카가쿠류의 강좌는, 중학생 레벨의 수학으로부터 최종적으로 단회귀 분석이나 중회귀 분석 등 대학의 연구나 비즈니스까지 폭넓게 사용할 수 있는 데이터 분석 수법을 배울 수 있습니다! 물론 데이터 분석뿐만 아니라 데이터 분석에 필요한 프로그래밍 (언어는 Python)의 지식을 동시 병렬로 손을 움직이면서 가르쳐 주므로 프로그래밍 초보자도 괜찮습니다!
이 강좌의 훌륭한 점은 누구나 한 번 생각했습니다.

「미분은 현실 세계에서 언제 사용하는 거야?」
"벡터는 배울 필요 없잖아?"

라고 하는 질문에 데이터 분석의 실례를 섞으면서 정중하게 대답해 줍니다! 특히 문계 쪽이 처음에 배울 때에 있어서, 적합하지 않을까요?

어떤 것을 배울 수 있습니까?

주로 데이터 분석에 필요한 수학과 프로그래밍 지식에 대해 배울 수 있습니다.
자세한 내용은 다음과 같습니다.

초급(총시간: 4시간 17분) 평가 4.4
- 수학
・미분(중학 레벨부터 스타트)
・편미분
・단회귀 분석
ーPythonー
· 변수
・기본 구문(연산이나 print등의 기초적인 취급)
· 제어 구문
・함수(기본 레벨)
・numpy
・pandas
· matplotlib
・실천(실 데이터를 취급한 단회귀 분석)

중급(총시간: 4시간 22분) 평가 4.4
- 수학
・스칼라:벡터:행렬
· 중회귀 분석
・통계(기초 레벨)
ーPythonー
・중회귀 분석을 Python 구현(Scikit-Learn)
1 : 실제 데이터로 연습
2: 이상치·스케일링을 고려한 중회귀 분석

초급에 관해서는 난이도적으로도 비교적 쉬운 내용으로 되어 있습니다. (초급이라고 써 있는 대로)

수학 수준은 정말 위 이미지와 같은 중학생 수준 식에서 시작하기 때문에 안심하고 오케이입니다!

research_test.py

from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(model,'test.pkl')
model_new = joblib.load('test.pkl')

또, 프로그래밍 지식에 관해서는, 가장 간단한 사칙 연산으로부터 위와 같은 Scikit-Learn을 다룬 예측까지 순서대로 가르쳐 줍니다. 단번에 레벨이 튀어 오르는 것은 없습니다.

결론

이번에는 처음으로 데이터 분석을 Python으로 실시하는 사람에게 추천하는 키카가쿠 강좌를 소개했습니다. 저는 이 강좌를 통해 데이터 분석 공부를 재회하고 현재는 Twitter API에서 얻은 데이터를 분석하고 있습니다.
중요한 것은 코드와 방법을 기억하는 것이 아니라 이해하는 것이라고 생각합니다. 흠뻑 분석을 작성하는 방법과 기계 학습을 작성하는 방법은 가득 차면 가득 차 있기 때문에. 다만, 자신이 실시하고 싶은 분석에 대해 확실히 이해하고 있지 않으면 만들고 싶은 것도 만들 수 없습니다.
꼭 이 강좌를 통해, 데이터 분석의 이로하에 대해 배워 보세요!

이 기사가 새롭게 데이터 분석을 시작하는 사람의 계기가 되어 주면 다행입니다,,,