主成分分析(PCA)講座
実世界の統計のためのPCAをマスター。データをクリーニング・スケーリングし、成分を選択、負荷量を解釈し、t-SNE/UMAPと比較。高次元顧客データを明確なセグメント、鮮明なビジュアル、強力な予測モデルに変換します。

4~360時間の柔軟な学習時間
国内で有効な証明書
何が学べますか?
この集中型主成分分析コースで次元削減をマスター。実践的なデータクリーニングと前処理、賢い特徴選択、大規模データセットでの効率的なPCA実行を学びます。負荷量の解釈、成分の自信ある選択、セグメンテーションとモデリングのための明確な可視化を作成。PCAをt-SNEおよびUMAPと比較し、堅牢で本番環境対応のパイプラインを構築します。
Elevifyの特長
スキルを身につける
- PCAのためのデータのクリーニングとエンコーディング:堅牢なスケーリング、補完、カテゴリ処理。
- スクリープロット、分散、並行分析を用いた最適主成分の選択。
- PCAの負荷量と回転の解釈により、ビジネス向けの明確な要因を明らかにする。
- scikit-learnを用いたPythonでのPCA適用による高速でスケーラブルな次元削減。
- PCAとt-SNE、UMAPの比較により適切な次元削減手法を選択する。
おすすめの概要
開始前に、チャプターや学習時間を変更できます。どのチャプターから始めるか選択し、チャプターの追加や削除も可能です。学習時間も調整できます。受講生の声
よくある質問
Elevifyとは?どのように機能しますか?
コースには修了証がありますか?
コースは無料ですか?
コースの学習時間(ボリューム)は?
コースの内容はどのようなものですか?
コースはどのように進行しますか?
コースの期間はどれくらいですか?
コースの料金はいくらですか?
EADやオンラインコースとは?どのように機能しますか?
PDFコース