Pythonの基礎から初めての機械学習モデルへ進む

Pythonの基礎から初めての機械学習モデルへ進む｜ウマたん（上野佑馬）

Pythonとデータ処理を学び、最後に機械学習モデルの構築と精度確認を試す。

Colabで基本文法を学び、pandas・NumPy・可視化へ進む。AIに直接関係する終盤では、前処理、カテゴリ変数の変換、学習・テスト分割、モデルの予測と結果の可視化を扱う。

原題：〖初心者向け〗ゼロからはじめるPython超入門講座〜データサイエンティストへの第一歩〜

学習・前処理の演習：欠損やカテゴリ変数を扱い、モデルへ渡すデータを準備する。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/python-from0/

学習・学習と評価：学習データとテストデータを分け、モデル構築・精度の検証を行う。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/python-from0/

学習・結果の確認：scikit-learnの簡単なモデルと結果の可視化を体験する。／確認 2026-09-15／https://www.udemy.com/course/python-from0/

対象：プログラミング未経験で機械学習の入口まで体験したい人。形式：オンデマンド動画講座（公開シラバスを確認）。言語：日本語。利用条件：一部講義にプレビューの案内あり。全講座の受講条件・現在価格はUdemyで確認。

確認事項（編集部）：全約4時間の大半はPythonとデータ分析の基礎。機械学習の実装3講義は約31分で、専門的なモデル開発を網羅する講座ではない。基礎からの導入が必要かを確認する。

出典：ウマたん（上野佑馬） / Udemy「〖初心者向け〗ゼロからはじめるPython超入門講座〜データサイエンティストへの第一歩〜 — 講師公開の講座概要・シラバス」／公開・更新日：ページで特定せず／確認日：2026-09-15／https://www.udemy.com/course/python-from0/

Pythonの基礎から初めての機械学習モデルへ進む

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