コース詳細
データ分析の次のレベルに進むために設計されたこのコースでは、予測モデリングと高度技術を通じて分析能力を大幅に向上させることができます。回帰分析の深い理解から、分類アルゴリズムの実践的活用、ビジネス用途でのクラスタリング手法まで包括的に学習します。
特徴量エンジニアリング、モデル検証、結果解釈の技術を習得し、時系列予測、A/Bテスト、統計的有意性検定をマスターします。テキスト分析、感情分析、推薦システムといった現代的な分析手法も扱い、実際のビジネス課題に対する予測モデル構築プロジェクトを通じて実践力を身につけます。
受講料金
分割払い対応・基礎コース修了者割引あり
学習内容
機械学習アルゴリズム
決定木、ランダムフォレスト、SVM、k-means、階層クラスタリングの理論と実装
予測モデル構築
線形・非線形回帰、ロジスティック回帰、モデル評価指標と検証手法
時系列予測技術
ARIMA、指数平滑、季節性分解、トレンド分析、予測精度向上手法
A/Bテスト設計
実験設計、統計的検定、効果量計算、実験結果の解釈と活用方法
期待できる成果と転職実績
高度分析コース修了者は、より専門的なデータサイエンティスト職への転職を実現しています
年収向上
平均35%
コース修了後1年以内の実績
データサイエンティスト転職
78%
専門職への転職成功率
プロジェクト成功率
94%
実務プロジェクト完遂率
主な就職先ポジション
データサイエンティスト
42%
機械学習エンジニア
28%
ビジネスアナリスト
20%
AI開発者
10%
使用ツールと技術
最先端の機械学習ツールと高度分析プラットフォームを活用した専門的学習環境
Python機械学習環境
scikit-learn、TensorFlow、PyTorchを活用した最新の機械学習開発環境。Jupyter Notebookを使用した実践的なモデル開発を体験できます。
- • scikit-learn 1.3+
- • TensorFlow 2.13+
- • PyTorch 2.0+
- • XGBoost・LightGBM
統計分析ソフトウェア
R Studio、SPSS、SASを使用した高度統計解析環境。時系列分析、ベイズ統計、多変量解析の専門的技術を習得できます。
- • R Studio Pro
- • SPSS Advanced Statistics
- • SAS Enterprise Miner
- • MATLAB Statistics Toolbox
クラウドML プラットフォーム
AWS SageMaker、Google Cloud AI Platform、Azure Machine Learningを活用したスケーラブルな機械学習モデル開発環境を提供。
- • AWS SageMaker Studio
- • Google Cloud AI Platform
- • Azure Machine Learning
- • Databricks MLflow
モデル品質管理と倫理基準
機械学習モデルの責任ある開発と運用に関する業界標準に準拠
MLOps ベストプラクティス
モデル検証プロトコル
交差検証、ホールドアウト検証、時系列分割による厳密な性能評価手法
継続的モニタリング
モデル性能劣化の検知、データドリフト監視、自動再学習システムの構築
バージョン管理
Git、DVC、MLflowを使用したモデルとデータの完全な変更履歴管理
AI倫理・公平性基準
バイアス検出・軽減
アルゴリズムの公平性評価、差別的影響の測定と軽減手法の実装
モデル解釈性
SHAP、LIME、Permutation Importanceによる予測根拠の可視化
プライバシー保護
差分プライバシー、連合学習による個人情報保護技術の活用
受講対象者
データ分析の基礎スキルを持ち、さらなる専門性を身につけたい方にご参加いただけます
データアナリスト
基本的な分析経験があり、機械学習や予測モデリングに挑戦したい現役データアナリストの方に最適です。
ソフトウェアエンジニア
プログラミング経験豊富で、データサイエンス分野に転向したいエンジニアの方にお勧めのカリキュラムです。
研究者・学術関係者
統計学の基礎知識を持ち、研究や論文執筆でより高度な分析手法を活用したい方に適しています。
コンサルタント
クライアント課題解決のために、データドリブンな提案力を強化したいコンサルタントに有用です。
製造業・品質管理
製造データの異常検知、予測保全、品質予測モデル構築に関心のある製造業従事者向けです。
基礎コース修了者
データアナリティクス基礎コースを修了し、さらなるスキルアップを目指す方の次のステップとして設計されています。
学習進捗と成果測定
実践的なプロジェクトベース評価で、実務に直結するスキル習得を確実にサポート
プロジェクト評価システム
予測精度、分類性能の客観的評価とベンチマーク比較
可読性、効率性、保守性に基づくプログラミング技術評価
問題設定、解決手法、実装可能性の総合的評価
実践プロジェクト
Eコマースデータを使用した顧客維持モデル開発
時系列データによる在庫最適化モデル構築
SNSデータから顧客満足度を分析するシステム開発
修了後キャリア支援
専門職紹介
データサイエンティスト・機械学習エンジニア求人紹介
ポートフォリオ作成
GitHub、Kaggle プロフィール最適化サポート
業界ネットワーク
データサイエンス コミュニティとの継続的交流機会