データサイエンスのためのパイソン
Python と Spark DataFrames を使用して大規模なデータセットを処理し、効率的なクエリを書き、スケーラブルな機械学習パイプラインを構築します。
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Pythonプログラミングの基礎を学び、株価のリターン、ポートフォリオリスク、現代的な金融モデルにデータ分析を適用します。
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金融データ分析，ポートフォリオ最適化，取引戦略のバックテストに対するＰｙｔｈｏｎの使用法を，現代的なライブラリとクリーンコードの実践を用いてマスターする。
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分散データ処理の基礎を習得し、PySparkを使ってビッグデータの経験がなくても強力な分析パイプラインを構築する。
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Ｐｙｔｈｏｎで協調フィルタリング，行列分解，ディープ学習技法を用いたパーソナライズされた推奨エンジンを構築し，評価する。
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実践的な書面ガイドを通じて，Ｐｙｔｈｏｎ，ＳＱＬ，Ｔａｂｌｅａｕ，及び現代的なＡＩツールを用いたデータ分析，可視化，及び機械学習の基礎的技能を習得する。
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構造化された書き込みガイドとコード化の実習を通して，データのクリーンアップ，ワークフローの自動化，最新のＡＩ ＡＰＩとの作業を行うための実用的なＰｙｔｈｏｎプログラミング技術を開発する。
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Pythonで強固な基礎を構築し、現代的なプログラミング実践と実践的な書面練習を用いて、現実の科学的およびデータ駆動型問題を解くことを学ぶ。
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分散データアプリケーションの構築に DataFrames、Spark SQL、RDDを使用し、Scalaでビッグデータ処理の基礎を習得します。
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構造化された書き込みガイドを通して、Python、データ整理、機械学習のスキルを応用して、商業宇宙部門における現実的なビジネスチャレンジを解決する。
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Python、要求ライブラリ、および最新のデータ処理技術を用いて、ウェブサービスから複雑なネストされたデータを検索、解析、操作する方法を学ぶ。
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Scala の関数型プログラミングと Apache Spark の分散コンピューティングエンジンを組み合わせて大規模なデータセットを処理する方法を学びます。
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実行プロファイル化、データ構造の最適化、ベクトル化演算を活用して、クリーンで高速でリソース効率の良いPythonコードを書く方法を学びます。
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複雑なデータセットを分析し，最新のデータライブラリを使い，人工知能開発に備えるためのＰｙｔｈｏｎプログラミングの基礎を構築する。
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関係データベースのクエリ，ＰｙｔｈｏｎとのＳＱＬ統合，そしてデータアナリストや科学者としてのデータセットの分析を学ぶ。
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ウェブクラウダの作成から関係データの構造化まで，SQLデータベースとPythonスクリプトを組み合わせてデータを保存，管理，分析する方法を学ぶ。
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PySparkを使用して大規模なデータセットを効率的に処理・分析する方法を、コアコンセプトから学びます。
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Pythonを活用してデータ駆動型のロジスティクス、需要予測、および運用効率を学び、サプライチェーンデータセットの実践的な分析を通じて習得します。
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Pythonを使って、機械学習やデータ分析のための強固な基盤を築くために、行列やベクトルといった必須の数学的概念を習得しましょう。
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人工知能および機械学習プロジェクトに備えるため、Pythonの構文とデータライブラリの強固な基盤を構築します。
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Python、協調フィルタリング、最新のデータ技術を使用して機能的な書籍提案システムを構築し、レコメンデーションエンジンの基礎を習得します。
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Pythonを使用して脳波（EEG）データを分析するための基礎的な手法を、初期のクリーニングから高度なドメイン分析まで学びます。
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現代のPythonプログラミング技術を用いてK-meansクラスタリングアルゴリズムを構築することで、必須の統計概念を習得し、実際のデータセットに適用します。
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ファイル操作、オブジェクト指向の継承、データベース統合をマスターし、プロフェッショナルでスケーラブルなPythonアプリケーションを構築します。
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