データサイエンティスト検定

機械学習における大域的な説明と局所的な説明の違いを理解し、モデルの信頼性を高める方法を解説します。SHAPやLIMEを使った具体例も紹介し、実践に役立つ知識を得ることができます。

アノテーションの基本と教師あり学習における重要性を解説。データラベル付けの役割、モデル精度への影響、アノテーション作業の課題と対策について学び、高品質なデータセットの構築に役立てましょう。

モダリティとは、データの形式や取得方法を指し、テキスト、画像、音声など様々な形式が存在します。この記事では、各モダリティの処理手法や統合の重要性を詳しく解説します。

時系列分析の基本を学び、長期トレンドや季節性、周期性を理解しましょう。データ解析や予測の精度を高めるための実践的手法をわかりやすく解説します。

クラスター分析と分類モデルの違いを理解し、データ特性に応じた手法選びのポイントを解説。教師なし学習と教師あり学習の基礎から実用例まで、初心者にもわかりやすく説明。実務に役立つ知識を身につけましょう。

「階層クラスター分析」と「k-meansクラスタリング」の違いを解説します。それぞれの利点・欠点や、データの規模・目的に応じた手法の選び方を紹介。クラスター分析の基礎を学びたい方におすすめの記事です。

デンドログラムの基本を学び、階層クラスター分析の手法や解釈法をマスターしましょう。データの視覚化やビジネスでの活用事例を通じて、データサイエンティスト検定DS229に必要な知識を身につけることができます。初心者にもわかりやすく解説します。

グラフ理論の基本を分かりやすく解説。ノード、エッジ、有向グラフ・無向グラフの違いや応用例を詳しく説明し、ネットワーク構造の理解を深めます。DS240対策にも役立つ内容です。

2024年09月　データサイエンティスト検定のスキル「レコメンドアルゴリズムのコンテンツベースフィルタリングと協調フィルタリングの違い、メリット・デメリット」を解説します。

テキストデータのクリーニング手法を解説。小文字化、数値置換、半角変換、記号除去、ステミングなど、データ分析や機械学習における効果的なクリーニング技術を学び、データの質を向上させましょう。