対応可能技術
言語機械学習、深層学習の技術を用いたアルゴリズム構築、データ分析、前処理、特徴量エンジニアリングなどに対応可能。
言語
Python3, SQL, R, C++, Scala, Javascript, etc..
フレームワーク
TensorFlow Keras PyTorch, Flask, etc..
ライブラリ
scikit-learn, pandas, Numpy, Scipy, OpenC etc..
その他ツール
Jupyter, Anaconda, Git AWS, GCP Docker etc..
技術研修
数学からはじめる研修カリキュラムのため、 論理的側面から機械学習に取り組める人材を育成 Kaggle・SIGNATE 上位入賞者も在席
数学統計学
数学・統計学の基礎から 応用までを習得 線形代数・微積分・統計学を中心に ベクトル、行列、ベイズ統計など
機械学習
Python、SQL、ML ライブラリ各種の習得 回帰、分類、ニューラルネットワークの理解 Kaggle への参加を通して前処理、 フューチャーエンジニアリング・ コードリーディングを実践 AWS 上に分析基盤構築
