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SQLによるマーケティングデータ分析(SQLの基礎からRFM分析・バスケット分析によるレコメンドまで)

PostgreSQLとpgAdmin4を使用し、SQLの基礎からマーケティング分析に重要なクロス集計やABC分析、デシル分析、RFM分析、そしてバスケット分析によるレコメンドなどを一緒にコードを書きながら実践しましょう!

Recboleでいろいろなレコメンドモデルを一度にまとめて構築しよう(Python/Google Colabで実践)

Recboleというレコメンドモデル開発ツールをGoogle Colaboratoryで実行し、たくさんのモデルを構築します。データセットとレコメンドモデルの関係についても学びましょう!

Pythonによるレコメンド入門~コンテンツベースフィルタリングによる推薦~

Google Colaboratoryでコンテンツベースフィルタリングを実践しましょう!One-Hot EncodingやWord2vecを使った手法でレコメンドの計算を行います。

Pythonによるレコメンド入門 ~協調フィルタリングによる推薦~

レコメンドシステムの基本である協調フィルタリングについて学び、簡単なレコメンドPythonで実装できるようになりましょう!また、レコメンドの手法や評価方法やについても学んでいきましょう。

マーケティングのためのアソシエーション分析 (バスケット分析)【Pythonによる実践】

たった1時間でレコメンドの中でも簡単に実装できるアソシエーション(バスケット)分析をPythonで実践してみましょう!

Pythonによる因果推論と機械学習

傾向スコアを用いたIPW法や、Meta-Learners、アップリフトモデリングなどの因果効果の推定手法を学び、Google Colaboratoryで実践しましょう!DoWhyやEconMLライブラリを使ってPythonで実装します。

ビジネスのための施策効果の検証 ~Pythonとエクセルによる因果推論の実践~【非エンジニア向け:データ分析速習】

マーケティングなどにおけるデータを使った施策の検証方法として、因果推論の基礎を学びます。実際にPythonとエクセルで実践して実務で使えるようになりましょう!

Pythonによる異常検知【画像データ編】

画像データの異常検知をGoogle Colaboratoryを使って実践しましょう!One Class SVMとオートエンコーダそれぞれの手法で挑戦します。

Pythonによる異常検知【点データ・時系列データ編】

ビジネスのさまざまなケースで使われている異常検知について、基礎からPythonによる実行まで幅広く学び、実際に使えるようになりましょう!本コースでは点データ・時系列データ(非画像データ)に対する異常検知手法を学びます。

Pythonによる時系列分析~機械学習・ディープラーニング編

Google Colaboratoryを使って機械学習やディープラーニングによる時系列予測に挑戦しましょう!時系列データを扱う上での注意点や問題設定手法を学び、現場で使えるようになることを目指します。

時系列分析(統計モデル編)

ARIMAなどの統計モデルの概要を学び、実際にPythonで統計モデルを用いた時系列分析をできるようになろう

Amazon AWSによるデータ分析の基礎 ~S3, Athena, QuickSight編~

クラウド環境でデータ分析をするための基礎として、Amazon AWS環境において、S3へのデータ格納・Athenaによるデータ抽出・QuickSightによるデータ可視化を実践しましょう!

最速で学ぶAWSによるデータ分析・機械学習 ~EC2/Lambda/ECR編~

AWSのEC2を中心としたデータ分析方法を学びましょう!Lambdaでのファイル取得、ECRを使ったDockerイメージの操作、boto3によるS3のファイル操作、そしてEC2での機械学習を学びます。

A/Bテスト〜統計的仮説検定による評価【Python・エクセルによる実践】

2時間でビジネスにおけるA/Bテストのデザイン、評価方法を学び、ビジネスをブーストしていきましょう!PythonとExcelでA/Bテストの評価に必要な統計的仮説検定と信頼区間の演習も行います。

PySparkによる大規模データ処理手法と機械学習

Pythonで大規模データを分散処理するフレームワークApache Sparkを学びましょう!DataFrameによるデータ処理やMLlibによる機械学習を実践します。

PythonによるGISデータの分析と可視化

現役データサイエンティストが教えるPythonでのGIS・位置情報データのハンドリング実践コース。ShapelyやGeoPandas、Folium、Plotlyなどによるさまざまなデータ処理・可視化手法を学びます。

Python/Dash/Plotlyで簡単に機械学習WEBアプリを開発しよう

PythonだけでできるWEBアプリ開発を実践してみましょう!さらにPlotlyを使ったインタラクティブなグラフ作成も学びます。

【フーリエ変換ことはじめ】フーリエ変換を「使える」ようになろう!

「フーリエ変換」という言葉は聞いたことあるけど、それはどういうものなのか?いつ・どうやって使うのか?実際にPythonでフーリエ変換を行い、「使える」ようになりましょう!

【プログラミングなしで学ぶ】KH coderによる自然言語処理/テキストマイニング〜アンケート分析をしよう

フリーのソフトKH coderを使って、一切プログラミングをせずにテキストマイニングを実践してみましょう!

はじめましてJulia~次世代のデータサイエンス・科学計算のためのプログラミング

Pythonはもう古い!?機械学習も科学計算もこれからはJuliaの時代だ。ようこそJuliaへ!

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