‫ハローーーー! 私は始めるのがとても楽しみですし､ あなたもそうであることを願っています｡
‫しかし､ このデータサイエンスと機械学習の世界を解明するためには､ 私たちが何を学び､ どこに行き着くのかを理解する必要があるのです｡
‫だから､ 成功への道筋が明確なのです｡
‫さて､ このコースには300本以上の動画があり､ セクションごとに分かれています｡
‫では､ どのようなプランがあるのか､ セクションを確認しましょう｡
‫まずは､ 本当に楽しいコーナー「機械学習101」からスタートです｡ 機械学習とは？ 今回は､ 楽しいツールを使って､
‫機械学習がどのようなものかを理解し､ 友人や家族､ そして犬に説明できるようにしましょう｡
‫犬じゃないかもしれないけど｡
‫機械学習の考え方に慣れると､ 歴史や経緯､ 高いレベルでの仕組みが理解できるようになります｡
‫その上で､ 2つの道を用意しています｡
‫1つは､ Pythonを知らない､ あるいはプログラミングをしたことがない場合です｡ では､ 残りのコースについていけるように､
‫Pythonをいくつか教えます｡
‫もう1つは､ すでにプログラミングやPythonに慣れていて､ そのまま飛び込みたい人のためのコースで､ Pythonを選ぶこともできますし､
‫このままコースを続けていくこともできます｡
‫次に､ 職場環境についてです｡
‫実際の場面で使うプロフェッショナルなセットアップは､ 誰しもが望むところでしょう｡
‫そこで､ Jupyterノートブック､ Conda､ 仮想環境などのトピックを紹介し､ セクションの終わりにはプロフェッショナルなセットアップができるようにします｡
‫そして､ 仕事始めの日に職場に行くと､ コンピューターに何をインストールすればいいのか､ きちんと理解しているのです｡
‫次にデータ解析に移りますが､ pandasなどのライブラリを使って､ どのようにデータを解析するのでしょうか｡
‫そして､ データサイエンスに関して非常に重要なライブラリ､ それはすべてのデータサイエンティストの基本ツールであるNumPyについて学びます｡
‫そして､ データのビジュアライゼーションに移行します｡
‫matplotlibのようなライブラリを使って､ データを説明するためのとても美しいグラフやビジュアルを作ることができるので､
‫これは本当に楽しいことです｡
‫そして､ 非常に人気の高いscikit-learnに入ります｡ 機械学習を始めるなら､ このライブラリを知っておく必要があります｡
‫scikit-learnを使うと､ モデルを使ったり､ モデルを訓練したり､ 機械学習モデルがどれだけ正確かをチェックしたりすることができます｡
‫このセクションでは､ 機械学習プロジェクトの完全なワークフローを学びます｡
‫すると､ 面白いことになる｡
‫この時期になると､ 実際のプロジェクトに取り組み始め､ 実際に機械学習を深く掘り下げていきます｡
‫ニューラルネットワークに関する教師あり学習､ 転移学習､ 深層学習について学びます｡
‫分類､ 回帰のプロジェクトを行う予定です｡
‫時系列データを中心にモデルを構築していきます｡
‫さて､ 私たちはここで難しいテーマを避けて通るつもりはありません｡
‫特にコースの後半では､ 深層学習､ ニューラルネットワーク､ 転移学習などの高度なトピックを紹介し､
‫最新バージョンのTensorFlowとKerasを使って､ 画像の分類､ 転移学習などの楽しいプロジェクトを行います｡
‫さらに､ モデルでGPUを使って学習を高速化する方法まで紹介します｡
‫これは本当に楽しいパートで､ 実際にプロジェクトに取り組み､ 終了時にはノートやワークブックを作成して､
‫ポートフォリオでアピールすることになります｡ そして､ データエンジニアリングに入ります｡
‫データエンジニアリングは､ それ自体が一つの分野ですが､ データサイエンティストとして､ 彼らが何をしているのか､
‫大きなハイレベルのコンセプトは何かを理解する必要があります｡
‫HadoopやSparkなどのトピックについて､ 業界でどのように使われているかを知り､ データエンジニアとコミュニケーションが取れるようになる｡
‫これは､ 多くの講座で不足しがちな部分です｡
‫しかし､ 私が好きなのは､ この最後の部分､ つまりストーリーテリングとコミュニケーションの部分なのです｡ 機械学習やデータサイエンスのエンジニアとして成功するためには､
‫自分の仕事について､ 経営者や上司､
‫同僚に伝える能力が必要です｡
‫そこで､ この業界で働いてきた私たちの経験をもとに､ プロジェクトを発表し､ 同僚に差をつけるためのストーリーテリングとコミュニケーションの方法をご紹介します｡
‫データサイエンスは人気のある分野なので､ 成功するためには基礎だけでなく､ コミュニケーションも重要な要素になると思います｡
‫ご覧のように､ ここでは多くのことを取り上げています｡
‫たくさんのビデオとたくさんのエクササイズ｡
‫でも､ 絶対に楽しいよ｡
‫実は､ ある会社に就職して､ 上司からこれらの仕事をすべて投げつけられるというストーリーを追っていくことになります｡
‫そして､ 私たちが企業で働いた経験をもとにこれらの作業を真似たので､ あなたが最初の仕事に就いたとき...
‫まあ､ びっくりするようなことはないでしょうし､ 少なくとも職場環境には慣れたはずです｡
‫機械学習やデータサイエンスの基礎から､ 自分たちのプロジェクトを立ち上げるまで､
‫すべてが統合され､ 意味を成すようになるのです｡
‫私たちはあなたをゼロからマスターに導きますが､ このコースの一番いいところは何かわかりますか？ 私たちのオンラインコミュニティ｡
‫私たちは､ 何千人もの開発者が毎日チャットで､ 互いに助け合いながら問題を解決し､ プログラミングデータや技術の世界における最新・最高の話題について話しています｡
‫これは､ 他の生徒や私､ ダニエルと会話を交わすためのオプションの資料です｡
‫教室の一員であることを実感してもらうためのアイデアや､ 自分一人でやっているのではない､ でも､
‫わかるでしょ？
‫話はもういい｡
‫テンションが上がっているのは分かります｡
‫私もそうです｡
‫それでは､ 次の動画からスタートです｡
‫入社初日から､ このコースをスタートさせることになりました｡
‫データサイエンティストは､
‫世界で最も需要のあるスキルの1つになっています｡
‫さっそく始めてみましょう｡