🤖 機械学習入門
Scikit-learnで学ぶ実践的な機械学習 – 基礎から実務レベルまで完全マスター
📖 コース概要
このコースでは、機械学習の基礎から実践的なプロジェクトまでを体系的に学びます。Python の機械学習ライブラリ「Scikit-learn」を使い、教師あり学習（回帰・分類）、教師なし学習（クラスタリング・次元削減）、モデル評価、特徴量エンジニアリングなど、実務で必要となる全てのスキルを習得できます。理論30%：実践70%のバランスで、手を動かしながら確実にスキルが身につきます。
【推奨環境】
Google Colab（推奨・インストール不要） or Python 3.8以降 + scikit-learn
📋 前提条件
- Pythonプログラミング基礎コース修了（必須）
- Pythonデータ分析入門コース修了（必須）
- 数学基礎コース修了（必須）
- 統計検定2級対策コース修了（推奨）
🎯 学習戦略
- 理論30% : 実践70%のバランス
- 各STEPで必ず1つはモデルを完成
- Kaggleで腕試し（Titanic、House Prices、Digit Recognizer）
- 週7時間 × 10週間で完了
📚 Part 1: 機械学習の基礎概念（ステップ1-5）
🛠️ Part 2: Scikit-learnの基礎と可視化（ステップ6-8）
📈 Part 3: 回帰分析（ステップ9-12）
🎯 Part 4: 分類問題とアンサンブル学習（ステップ13-17）
🔍 Part 5: 教師なし学習（ステップ18-21）
⚙️ Part 6: モデル評価と改善（ステップ22-25）
🔧 Part 7: 特徴量エンジニアリング（ステップ26-28）
🚀 Part 8: 総合プロジェクト（ステップ29-30）
✨ 修了後のスキル
- Scikit-learnを使った機械学習の実装力
- 実務レベルの問題解決能力
- モデル評価と改善のスキル
- 特徴量エンジニアリングの実践力
- エンドツーエンドのプロジェクト経験
- Kaggleで入門〜中級レベルに参加可能
- データサイエンティスト（ジュニア）として活躍
📚 次に学ぶべきコース
- ディープラーニング基礎
- 自然言語処理（NLP）
- コンピュータビジョン