データサイエンスコースカリキュラム｜テックメンター(TechMentor)

データサイエンスコース
カリキュラム

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番号	コース名	コースの詳細	到達目標	課題の有無	目安規定時間	学習期間目安
1	Python基礎	Pythonの基本文法(様々なデータ型・制御構文・関数等)を学習 Numpy, Pandas, Matplotlibの基本的な使い方を学習	Pythonの基礎文法を理解し、仕様から簡単なプログラムを作ることができる Numpy, Pandas, Matplotlibの基本的な使い方を理解する	有 (練習問題)	30	1～2週目
2	Python応用	行列計算, データの整形, 可視化などの一般的な方法のPython実装を学ぶ Kaggleで公開されているデータなどを例に実際に探索的データ分析のプロセスを体験する	様々な行列計算をNumpyで実装できる Pandasのメソッドを駆使してデータを整形できる分析結果のデータをMatplotlibで適切に可視化できる	有 (練習問題)	30	3～4週目
3	統計と機械学習のための数学基礎	基礎的な統計(記述統計・推測統計の基礎)を学習機械学習で用いられる数学分野の概観とそれぞれの基本を学習	データの種類から適切な記述統計量を計算できる仮説を検証するために必要な手続きを理解できる機械学習で重要となる数学のイメージを説明できる	有 (練習問題)	20	5～6週目
4	機械学習概論	機械学習についてリテラシーレベルから初めて、教師あり/教師なし学習の基本的な手法を一通り学習する scikit-learnの基本的な使い方を学習する	回帰/分類/クラスタリングなどをscikit-learnで実装できる分析の結果を正しく解釈できる分析の精度を適切な評価尺度によって評価できる	有 (練習問題)	60	7～11週目
5	SQL / BigQuery	SQLの基本文法(SELECT/FROM/WHERE etc…)を習得する BigQueryを使いながら、分析関数(WINDOW/OVER)などの高度なクエリの書き方を学ぶ	SQLでデータの取得と基礎的な集計ができる BigQueryの料金体系と課金の仕組みを説明できる WINDOW/OVER句を用いて簡単な分析ができる	有 (練習問題)	30	12～13週目
6	BIツール / Looker Studio	データソースを接続してBIツールを活用する方法を学習する適切な可視化方法を選定して有効なダッシュボードを作成する方法を学ぶ	様々なデータソースをLooker Studioに接続して適切な更新方式を考えることができるデータの種類に対して適切なグラフ/表を選択することができる	無	10	16週目
7	スクレイピング	WEB上からデータを収取する方法や注意点などを学ぶ Requests, Beautiful Soup, Seleniumを用いたスクレイピングの方法を学習する	スクレイピングする際の注意事項を説明できる WEBサイトの構成から適切なスクレイピングツールを選定できる WEB上から欲しいデータを適切な方法で収集できる	無	15	16～17週目
8	分析レポート作成演習	実際に集めたデータやオープンデータを用いて仮説検証のプロセスを一通り経験する SQL/Python/BIツールを組み合わせた実践方法を学ぶ	検証可能な仮説を立てることができる仮説に対して適切な分析手法を考えることができる生のデータを分析可能な形に成形することができる分析結果を正しく解釈することができる	有 (提出課題/ポートフォリオ)	30	18～20週目
9	ディープラーニング概論	ディープラーニングの基礎をリテラシーレベルから初めて、基本的な手法(MLP/CNN/RNN)の実装方法を学ぶ	ディープラーニングで可能なことや注意事項などを説明できる簡単ディープラーニングモデルをフレームワークの力を借りて実装できる	有 (練習問題)	30	19～20週目
10	ディープラーニング応用	画像処理や自然言語処理の問題に対してディープラーニングモデルをどのように適用するかを学ぶ	画像やテキストといったデータを加工して処理可能な形に成形できるディープラーニングモデルを構築し、意味を理解して適切に利用できる	有 (練習問題)	30	21～22週目
11	データ分析アプリ作成入門	環境構築から始め、Streamlitで簡単なフロントエンド構築を学ぶ学習した機械学習/深層学習モデルと組み合わせて簡単な機械学習Webアプリを作る	Pythonを開発するための基本的な環境を自分で構築することができるデータ分析を生かしたアプリケーションの作り方を理解し、実装することができる	無	30	23～24週目
12	オリジナルポートフォリオ制作	これまで学習内容を応用してオリジナルポートフォリオを作成する	データの選定/モデル構築/開発を一通りこなすことができる	有 (提出課題/ポートフォリオ)	85	24週目以降

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