受講した講座

IBMが提供しているApplied Data Science専門講座を受講した。

全体の流れ

基本的にはWeek毎に講義とテストがある。
課題だけのWeekもあり、講義とテストと課題全てがセットになっているWeekもある。
4つのコース全てに課題が課されている。

【レベル】初級★
Python文法やNumpy・Pandasの基本を学ぶ。

week	学習内容
1	Python Basics
2	Python Data Structures
3	Python Programming Fundamentals
4	Working with Data in Python
5	Assignment

【レベル】初級★★
回帰とか学ぶ。

【レベル】中級★★
Matplotlib, Seaborn, Foliumなどを用いてデータの視覚化について学ぶ。

week	学習内容
1	Introduction to Data Visualization Tools
2	Basic and Specialized Visualization Tools
3	Assignment

【レベル】中級★★★★
1~3コースの総まとめ。FoursquareAPIとか使う。

week	学習内容
1	Introduction
2	Foursquare API
3	Neighborhood Segmentation and Clustering (+ Assignment)
4	Assignment
5	Assignment

4,5のAssignmentが結構重たい。

修了した日付と名前、先生のサインも入ってる。
修了書はこんなかんじ。

### 2. Data Analysis with Python

### 3. Data Visualization with Python

### 4. Applied Data Science Capstone

期限を過ぎてしまうと課題を提出できないし、テストも受けられないので、必然的にやらざるを得ない状態になる。

超優秀なゼミの先輩の情報。面接でCoursera受講してますって言ったら「ぉぉおお」って言われたらしい。

LinkedInで修了証を共有できる。

「データサイエンス興味あるけど難しそう..」って人でも受講可能🙆‍♂️

課題が重いので、授業でインプットしたことをしっかり復習することができる。

計画性を持って受講するべき...

課題終えられなかったり授業全部受講できなかったらもったいない。

Courseraは全部自分でやってなかったら、永久追放されるシステム。
受講生と講師がディスカッションしてるページがあるけど、いまいちよく分かんなくて、そこが大変だったたかも。

Stanford大学のAndrew先生の講義は評判が高く、講義が充実しているらしいので、次はこの先生のMachine Learningを受けようと思ってます