コースコード | DBE051 |
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コース概要 | データクレンジングとは、機械学習モデルにデータを読み込ませるために、データの欠損値や画像の前処置を行う手法です。CSVデータの扱い方や欠損値の処理、OpenCVを用いた画像加工の方法などを学びます。また、Pythonで機械学習を行う際に必要となるさまざまな前処理を学びます。CSV・Excel・DBからのデータの取得、欠損値への対応方法、不均衡データの調整方法、データのスケール調整や、縦持ち横持ち変換など、実務で必須となる前処理を、ライブラリを使ったコード例を確認しながら修得します。 |
到達目標 | ・機械学習における前処理の概要について理解できる。 ・lambda式やリスト内包表記を使用できる。 ・DataFrameを用いたデータクレンジングができる。 ・OpenCVを使用して、画像の前処理ができる。 ・欠損値、外れ値、不均衡データの取り扱いについて理解できる。 |
対象者 | ・データクレンジングの考え方を学習したい方。 ・画像データの前処理を学習したい方。 ・Pythonを使った機械学習におけるチューニングを学習したい方。 |
前提知識 | Pythonの基礎的な知識と、基本的なライブラリ(NumPy、Pandas算)、Matplotlibなど)についての知識があること、もしくは「Pythonの基礎とデータ分析ライブラリ」eラーニングコースを修了しているか、同等の知識があること。 |
内容 | 1.データクレンジング (1)lambdaやmapなどの便利なPython記法 (2)DataFrameを用いたデータクレンジング (3)OpenCVの利用と画像データの前処理 2.機械学習におけるデータ前処理 (1)機械学習における前処理概要 (2)データの取得 (3)欠損値・外れ値・不均衡データの取り扱い (4)データの変換 |
教材サンプル | |
標準学習時間 | 6.5 |
学習形態 | eラーニング |
カテゴリー | データサイエンス |
コースフロー | |
備考 | 【お申し込み前に必ずご確認ください】 ・Aidemyユーザー向け利用規約をご確認ください。 ・サービス有効期間は90日間です。 ・説明画面(音声なし)で学習するタイプのeラーニングです。(音声再生環境は不要です) ・このコースは、Aidemy社より提供いたします。 ・コース実施に必要となるご受講者の個人情報をAidemy社へ提供いたします。 ・このコースは、インターネットによる研修のため、パソコンとWeb環境が必要です。 ・お申し込みの前に必ず学習利用環境をご確認ください。なお、ご利用にあたっては、ご受講者のE-Mailアドレスが必須となります。 ・本コースの受講は、輸出規制に係る法令ならびにコース委託元との契約により、日本国内居住者に限ります。 ・This course is available for application only to residents of Japan,in accordance with regulations related to export control and the agreement with the course provider. |
受講料 | ¥44,000(税込) |
空席状況 |
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研修会場 | 開催日程 | 日数 | お申し込み | 空席状況 | 臨時 |
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