ウメヅ ユウイチ

梅津 雄一

データ解析界隈の開発エンジニア

1992年生まれ群馬県出身。2016年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Webサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う。 R言語のShinyというライブラリに関する技術ブログを書きながら勉強会等で活動を行っていたところ、C&R研究所から声がかかり、2018年に『RとShinyで作るWebアプリケーション』を出版。 翌年2019年には、理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書として、『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』を出版。

梅津 雄一

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担当のコース

この授業はプログラミング言語のPythonを使ったデータ分析の方法を学習する授業です。 普段はExcelで分析作業をしていてエンジニアリングの経験がほぼ無くても、これからデータサイエンスをやってみたいという方を対象にPythonと実データを用いて分析する方法を学習することが出来ます。 大量のデータを扱うことができるようになり、機会学習の社会的な認知も得られてきた中で、ExcelやSpreadsheetなどの表計算の「一歩先」にトライしてみたいと考えている方は多いのではないでしょうか。 この授業ではPythonのプログラミングを扱うだけでなく、国が発表しているデータや需要データなど実際のデータを扱います。 なるべく理系的な解説を少なくして、基礎から実践的な分析までを実際に分析しながら学習していきましょう。 受講前は「AI・機械学習ってなんだかよくわからないけど、すごそうなもの」というくらいの理解で大丈夫です。 この授業でPythonのプログラミング、データ分析、機械学習を学習していきましょう。 ▼授業で使用する「Google Colaboratory」の準備について このシリーズでは、Pythonを用いてデータ分析を行います。Pythonは比較的ライトに記述でき、汎用的な言語であり、プログラミング言語の中でも劇的に伸びています。Googleが提供するGoogle Colaboratoryという環境構築の手間が掛からずGoogleの仮想マシン上で動くPythonの実行環境を使用します。 Google Colaboratoryを使用する授業のため、事前に「Googleアカウント」を準備いただき、Googleのこちらのページをお読みいただくと授業の理解度が深まります。   ▼この授業の講師 梅津 雄一 先生:データ解析界隈の開発エンジニア 1992年生まれ群馬県出身。2016年東京工業大学社会理工学研究科社会工学専攻修士課程修了。Webサイトのマーケティング業務を経て、現在データ解析と開発業務を行う。 R言語のShinyというライブラリに関する技術ブログを書きながら勉強会等で活動を行っていたところ、C&R研究所から声がかかり、2018年に『RとShinyで作るWebアプリケーション』を出版。 翌年2019年には、理論と実践のどちらにもフォーカスを当てAIや機械学習について「ある程度、中身を知って使える」を目指す入門書として、『Pythonと実データで遊んで学ぶ データ分析講座』を出版。 ▼先生の著書:『Pythonと実データで遊んで学ぶデータ分析』  

このカリキュラムには視聴時間約3分の5つの授業があります。 短時間で集中して学びたい方におすすめです。 第1回【3分で学ぶ】「データ分析人材」思考フレームワークを学ぶ 先生:木田 浩理 三井住友海上火災保険 プリンシパルデータサイエンティスト ▼この授業で扱うこと ・データ分析人材に必要なビジネス力とは ・5Dフレームワーク   第2回【3分で学ぶ】提案成功率を上げるデータ分析と活用 先生:小川 卓 HAPPY ANALYTICS 代表取締役社長 ▼この授業で扱うこと ・データを活用する上で大切なのは「データ」ではない ・提案時に入れておく3つのポイント ・「規則性」「特異点」から発見できること   第3回【3分で学ぶ】Pythonで機械学習とデータ分析 先生:梅津 雄一 データ解析界隈の開発エンジニア ▼この授業で扱うこと ・「教師あり学習」「教師なし学習」 ・線形回帰 ・Pythonの基礎とできること   第4回【3分で学ぶ】Excelを活用したデータ分析の基本 先生:田中亨(Office TANAKA) 一般社団法人 実践ワークシート協会 代表理事 ▼この授業で扱うこと ・入力→計算→出力の3つの処理 ・データ分析とは「分類・集計・統計などの活用」のこと ・テーブル機能を暑かった並べ替え   第5回【3分で学ぶ】UXから考えるデータ・ビジュアライゼーション 先生:矢崎 裕一 visualizing.jp ▼この授業で扱うこと ・データビジュアライゼーションとは課題解決のための手段 ・UX→コミュニケーション ・発信者主体/受信者主体のコミュニケーション   このカリキュラムで学べること これからのビジネスパーソンが業務を円滑にすすめるためのデータの取り扱い方について学ぶためのカリキュラムです。データ分析スキルは、これからは非エンジニアも必須です。ExcelやPythonを用いたデータ分析から、提案するスキルまでを学びましょう。   このページ下部にある授業リストから全て受講いただけます。     受講生の声 「データ分析人材」になるためには?〜思考フレームワークを学ぶ〜 講義内容で難しい用語は多々ありましたが、先生の「何が軸なのか」という点は非常にわかりやすかったです。 先生は、やはり根底部分の実行力を備えていると感じました。(40代 受講生)   Excelを活用したデータ分析の基本 テンポが良い、説明が明確、声が聞き取りやすい、実際にサンプルデータで触れる、実務で役立つ内容でした。 (30代 受講生)  

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