ここまで機械学習や統計学の概要を学んできましたが、それだけではビジネスシーンで実装することは難しいです。
機械学習をビジネスシーンで実装していくためには
を具体的に見ていきましょう！
全体の流れを掴んだ後は、実際に世界No1小売店のウォルマートのデータを使いながら分析をしていきますよ！
レッスン
- 全体概要
- データ分析のプロセス：CRISP-DM無料10分
- ビジネス理解(business understanding)
- ビジネス理解10分
- データ理解(data understanding)
- データ理解（EDA）10分
- データ準備(data preparation)
- データ準備（前処理・特徴量エンジニアリング）10分
- 欠損値処理40分
- モデル構築(modeling)
- モデル構築10分
- モデルの評価(evaluation)
- モデルの評価10分
- モデルの実装(deployment)
- モデル実装10分
- まとめ
- CRISP-DMまとめ10分
- 実践：準備編
- Jupyter lab20分
- ウォルマートのデータ準備30分
- 実践：EDA編
- ウォルマートEDA①：どんなデータ構造になっているのか探索的に見ていこう！120分
- ウォルマートEDA②：グラフの描画をしながらデータの特徴をつかんでいこう！200分
- ウォルマートEDA③：時系列でデータを見ていこう！100分
- 実践：前処理編
- ウォルマート前処理①：モデル構築前の前処理の方針を決定していこう！100分
- ウォルマート前処理②：前処理をおこなっていこう！30分
- ウォルマート前処理③：前処理を関数化していこう！100分
- 実践：モデル構築編
- ウォルマートモデル構築①：LightGBMでモデル構築していこう！200分
- ウォルマートモデル構築②：予測値を出力してみよう！180分
- Kaggleにサブミット