ついに，機械学習超入門の本番編を公開し3部作が完結しました！！（こちらは，前後編の後続の講座となります．
本番編は，実際の業務等で機械学習をする際に使う高度なアルゴリズムやテクニックを紹介しています．
【本番編】米国データサイエンティストがやさしく教える機械学習超入門【Pythonで実践】(講座の受講は下の画像をクリック!!↓)
現在，11月限定クーポン「DATAWOKAGAKUNOV24」を配っています．(本クーポンは，講師のみ発行できる特別クーポンで，11月で締め切る予定です．)
データサイエンティストとして働く上で必須な内容となっており，僕の今までの講座(Docker, Git, Python, データサイエンスのためのPython, 統計, 機械学習前後編)は，この本番編を理解するための準備といっても過言ではありません．
本番編の内容がきちんと理解し実務で使えるようになれれば，データサイエンティストとして基本的な機械学習が使える状態といえるでしょう．
全14時間という大作で，前後編同様，☆4.9という高評価をキープしております．
3部作全て☆4.8以上の評価いただいており，累計受講生6500人を超え，圧倒的に日本一という高評価を記録しております(2023年3月現在)(高評価を付けてくれた皆様，本当にありがとうございます．励みになりますmm)
間違いなく日本で最も支持されている機械学習の教材だと思いますので，是非受講ください！
目次
本講座の内容と対象者
本講座も前後編と同じように理論+実装を交互にやっていきます．
理論について
基本的には前後編で学習した知識を既知のものとして進めていきます（一部必要に応じて復習レクチャーを設けていますが
そのため，前後編を未受講の方はまずは前後編を受講してから本番編を受講していただきたいです．
数学については，講座で使用する最低限の数学の知識(行列演算など)は解説をしますが，基本的な微積などは事前に学習しておくことをお勧めします．(こちらに数学のおすすめ本を載せているので是非参考にしてください．) 前後編を受講できていれば問題ありません．
また，機械学習は統計学の上に成り立つ学問なので，事前に統計学を学習しておくことを強くお勧めします．まだ統計学を勉強していない人は是非僕の統計学の動画講座で学習してください！(こちらも日本一評価が高い統計学講座となっております．)
実装について
前後編同様．各理論を学習したあとにPythonでの実装(スクラッチで実装したり，ライブラリを使って実装)をします．
実装についてはDockerとJupyterLabを使った本格的なデータサイエンス環境を使います．Dockerの知識がなくても問題なく受講できますが，Dockerの知識があれば自分で環境を変えたり，気軽にトラブルシューティングをすることができます．興味がある人は是非僕のDocker講座で受講してください！
実装にはPythonを使うので，Pythonの基本的な知識(基本的な文法，関数の作成や使用など)とNumPyやPandasなどのデータサイエンス用のPythonライブラリの知識が必要です．
この辺りは僕のPythonの入門動画講座およびデータサイエンスのPython講座を受講していれば問題なく学習を進めることができるので，まだ受講されていない方は是非これらの講座を先に受講しておくことをお勧めします．
機械学習のモデル構築に必要なライブラリであるscikit-learnの使い方については前後編で基本的な内容を扱っていますので，やはりそちらも先に受講ください
これらからみても，本講座の内容は今までの僕の動画講座の集大成というのがわかると思います:)
講座の内容
詳細な内容は各講座の目次を参考ください
大まかな内容は
・アンサンブル（特に勾配ブースティング決定木）
・前処理
・特徴量エンジニアリング
・特徴量選択
・ハイパーパラメータチューニング
です．特に勾配ブースティング決定木は実際の業務でメインで使うアルゴリズムであるため，かなり詳しく解説しています．（スクラッチで実装もします
3部全て受講すれば，問題なく実務やコンペ等で機械学習のモデリングができるレベルになっていると思います．また，新しい技術や知識を自分で調べて理解できるレベルになれるはずです．
本講座の特徴
■実際にデータサイエンティストとして機械学習のモデルを構築/評価/デプロイ/運用してきた経験をもとに作成
■なので「教科書ベース」ではなくて「実践ベース」の内容
■実際に機械学習をする際の注意点など，本講座でしか学べない内容が多い
■理論と実装を交互に行うので，ハンズオンで学習することができ効率的に習得できる
■計パワポ140枚以上を使用し，完全図解で徹底的に解説
■数式からも逃げず丁寧に解説し，必要な数学の知識の多く(例えば行列演算など)は復習レクチャーとして補足
☆4.9超えという超高評価を得ているので，品質については安心していただければと思います！
(現在多くの方からTwitterにて本講座の口コミ投稿をいただいております．後日これらをまとめて受講生の声として紹介する予定です)
