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コース内容

コース概要

日常生活やビジネスシーンで生成されるテキストデータの量は膨大であり、これらには価値ある情報や洞察が隠されています。
本講座では、機械学習を利用してテキストデータを効率的に抽出し分析する方法を、具体的な応用例とともに解説します。また、Webサイトからのデータ収集技術やテキストマイニング、テキスト解析のスキルも学びます。これにより、Webデータの収集と加工の技術を総合的に向上させ、業務やプロジェクトに直接活用する能力を身に付けることができます。

学習目標

・テキストデータの収集から前処理、分析、モデル構築までを体系的に理解する
・Webスクレイピング、機械学習、自然言語処理技術を使った分析を実践的に学ぶ
・実務で頻繁に使用されるテキスト解析ツールや手法を習得する

対象者

・Pythonを使って実務でデータ分析を行いたい方
・Webスクレイピングや自然言語処理に興味のある方
・データサイエンティスト、マーケティングアナリストとしてテキストデータ解析を行いたい方
・機械学習を使ったテキスト解析手法を実務で活用したい方

前提知識

・「データ分析のためのPythonライブラリ」を受講済み、または同等の知識を有する方推奨
・「PythonによるAI/機械学習」を受講済み推奨

（関連するコースへのリンク）

　【AD187】データ分析のためのPythonライブラリ
　【AD182】PythonによるAI/機械学習

スクール環境

・OS: Windows
・プログラミング言語: Python
・ツール：Jupyter Notebook

内容

●自然言語処理
・自然言語処理（NLP）概要
・データの準備

●Webスクレイピングによるデータ収集
・スクレイピング 概要
・BeautifulSoupを用いたスクレイピング
・JSONデータの取り扱い
・Pandasを用いたスクレイピング
・Web APIを利用したスクレイピング
・Webサイトのクローリング

●テキストデータの前処理
・テキストデータの前処理 概要
・テキストデータの前処理 基本手法
・テキストデータの可視化

●自然言語処理の基礎技術
・テキストの特徴抽出とベクトル化 概要
・Bag-of-Words、N-gram、TF-IDF、Word2Vec
・LDAを用いたトピックモデリング

●機械学習を用いたテキスト分析 応用
・クラス分類を用いたテキスト分類
・テキストデータのクラスタリング
・感情分析と高度な応用
・Transformersを用いた自然言語処理
・BERTを用いた感情分析
・GPTを用いた文章生成

備考

コース内容につきましては、予告なく変更／更新される場合があります。

[開催パターン]
本コースは「集合研修」、「Liveオンライン研修」、「集合研修」と「Liveオンライン研修」を同時に開催する「ハイブリッド研修」のいずれかで開催します。

※ハイブリッド研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/hybrid/index.html

[テキスト]
本コースは電子版のテキストをお渡しします。

※電子テキストについて
Liveオンライン研修　電子テキスト

[Liveオンライン研修]
受講までの流れ
Liveオンライン研修　受講までの流れ

※【会場】Liveオンラインまたは【会場】Liveオンライン（H）の方
Liveオンライン研修で受講される場合、ご受講の際、下記のソフトウェアが必要です。
・Zoom
Zoomの使用については、下記をご確認ください。
Liveオンライン研修 使用ソフトウェア　各種マニュアル

・演習環境
本コースの演習環境はAWS上のサーバを使用します。
サーバへの接続にはリモートデスクトップを使用しますので、利用可能なネットワーク環境（ポート番号：3389/TCP許可）が必要です。
接続確認のための手順については別途ご連絡しますので、研修日前に実施をお願いします。

※Liveオンライン研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/liveonline/index.html