・機械学習の基礎概念、データ処理、視覚化、および主要なアルゴリズムの使用方法を理解する。
・Python を使用して機械学習に必要な主要ライブラリ（NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn）について理解する。
・回帰分析、クラス分類、クラスタリングなどの代表的な分析手法を適用し、データの洞察について理解する。

本コースでは、Python を活用したデータ分析と機械学習の基本から応用までを体系的に学びます。
データ解析に必要なツールの習得や各種アルゴリズムの理解を深め、実際のビジネス課題に活用できる分析力を養います。
各章では、NumPy や pandas、scikit-learn などのライブラリを用いた実践的な手法を解説します。
なお、Windows で Google Colaboratory を用いる前提で学習を進めます。

本コースでは Python の基礎文法を学習済みの方向けに、Python を使った機械学習を学習します。以下のコースの事前受講を推奨いたします。
・Python の基礎を学ぶために「Python プログラミング Step1」コースの受講　（同等の知識は必須）
・統計学の基礎や Excel を使ったデータ分析を学ぶための「社会人のための統計学入門」コースの受講　（推奨）