Pythonによる異常検知【点データ・時系列データ編】

🚀 Pythonによる異常検知【点データ・時系列データ編】 📊🔍

コース概要

本コースでは、異常検知の基本からPythonによる実践的な応用までを解説し、あなたがビジネスのさまざまなケースで使われている異常検知技術を学び、実際に使えるようになることを目指します。🎓

異常検知は、企業のデータ活用が活発になり、重要な課題の一つとなっています。本コースでは、点データや時系列データ（非画像データ）に対する異常検知手法を学び、理論から実際のPythonコード実行まで幅広くカバーします。💫

本コースの内容 📈

1. 異常検知の基礎知識の習得

   • 異常検知の基本概念とアプローチを理解
   • ビジネスでの異常検知の重要性と種類を学びます 🎯

2. 機械学習の基礎の確立

   • 機械学習のモデルと評価手法の基本を学習
   • 異常検知における機械学習の役割を理解します 🤖

3. 正規分布に従うデータの異常検知

   • ホテリング法を使用した正規分布データの異常検知を学びます
   • 異常検知の基本的なアプローチを実践に移させます 🌟

4. 非正規分布に従うデータの異常検知

   • 非正規分布に従うデータ用の手法（例：kNN、特異スペクトル変換）を学びます
   • Pythonで実際の異常検知を実行できるようになります 🚀

5. 時系列データの異常検知

   • 時系列データに適用可能な手法（例：Change Finder）を理解します
   • Pythonで時系列データの異常検知を実装できるようになります ⏰

本コースの対象者 👨‍💻📊

このコースは、異常検知の基礎を身につけたいデータサイエンティストやエンジニア、ビジネスアナリストなど、データを活用するあらゆる人が対象です。Pythonの基本を知っている方に最適です。🤝

注意点 ❗

• 画像データの異常検知は対象外となっております。ご了承ください。
• 本コースではPython環境の構築を行いません。Google Colaboratoryを使用するか、Anacondaなどをインストールしていただくと良いでしょう。
• 購入後30日間にキャンセル可能のコースですので、ご不安になりません。利用前は充分に情報を確認してからお買い上げください。

今すぐ学び開始！異常検知の世界へと足を踏み入れませんか？ 🌟💖

Pythonによる異常検知のスキルを身につけ、データ分析の新たな地平線に辿り寄ることを待ち受けしています！✨