「5つのシンプルなステップシリーズ：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloudをマスターする」

「5つのシンプルなステップでマスターするシリーズ：Python、SQL、Scikit-learn、PyTorch、Google Cloud」

VoAGIは、データサイエンス、機械学習、人工知能の領域で30年にわたる旅の一環として、チームがさまざまな記事を厳選してあなたができる限りの知識を吸収できるように準備しました。

何か新しいことを始めるときはいつもスタートが難しいものです。VoAGIチームは、Back to Basics：5ステップシリーズでスタートを楽にするための負担を取り除いています。このシリーズには以下が含まれます：

• Pythonのデータ構造
• SQL
• Scikit-learn
• PyTorch
• Google Cloud Platform

それではさっそく始めましょう…

• 「データ分析での創発的AIの解放」
• データエンジニアリングとマシンラーニングパイプライン
• AlluxioがAI最適化されたデータプラットフォームを発表し、より高速なMLパイプラインを提供します

Pythonのデータ構造を5ステップで学ぶ

このチュートリアルでは、Pythonの基礎となるデータ構造、リスト、タプル、辞書、セットについて学びます。特徴や使用例、具体的な例を5ステップで学びましょう。プログラミングの学習において、特定のプログラミング言語に関係なく、ほとんどの内容はいくつかの主要なトピックに分類されることに気付くでしょう。

これらの主要トピックのいくつかは、一般的な理解の順に、構文（言語の語彙）；コマンド（語彙を有用な形にまとめる方法）；フロー制御（コマンドの実行順序の指示方法）；アルゴリズム（特定の問題を解決するための手順…なぜこの言葉はこんなにも混乱するのでしょうか？）；そして最後に、データ構造（アルゴリズムの実行中にデータの操作に使用する仮想ストレージデポ）です。

5つのステップを学ぶ：Pythonのデータ構造を5ステップで学ぶ

SQLを5ステップで学ぶ

この包括的なSQLチュートリアルでは、SQL環境の設定から結合やサブクエリなどの高度な概念のマスター、クエリのパフォーマンスの最適化までをカバーしています。ステップバイステップの例を使って、データ管理スキルを向上させたい初心者に最適なガイドです。

リレーショナルデータベースでのデータの管理と操作において、Structured Query Language（SQL）は最も重要な存在です。SQLは、データベース管理の基盤となり、データベースとのやり取りの標準的な方法を提供する主要なドメイン固有言語です。

データが意思決定やイノベーションの主要な要素であるため、SQLはデータアナリスト、開発者、データサイエンティストから最上位の関心を要する必要不可欠な技術です。

5つのステップを学ぶ：SQLを5ステップで学ぶ

Scikit-learnを5ステップで学ぶ

このチュートリアルでは、Scikit-learnを使用した機械学習の包括的な実践的ガイドを提供します。データの前処理、モデルのトレーニングと評価、ハイパーパラメータのチューニング、アンサンブルモデルのコンパイルなど、キーコンセプトとテクニックを学びましょう。

Scikit-learnの使用方法を学ぶ際には、機械学習の基本概念についてある程度の理解が必要です。Scikit-learnは、機械学習の原理と関連するタスクを実装するための実用的なツールに過ぎません。機械学習は、明示的にプログラムされることなく経験から学習し改善する、人工知能のサブセットです。アルゴリズムは、パターンや洞察を明らかにするためにトレーニングデータを使用して予測や意思決定を行います。

5つのステップを学ぶ：Scikit-learnを5ステップで学ぶ

PyTorchを5ステップで学ぶ

このチュートリアルでは、PyTorchとその高レベルのラッパーであるPyTorch Lightningを使用した機械学習の詳細な紹介を提供します。インストールから高度なトピックまで、ニューラルネットワークの構築とトレーニングの手順について、実践的なアプローチを重視し、Lightningの利点を強調します。

PyTorchは、Pythonをベースにし、GPUアクセラレートされたコンピューティングに最適化された人気のあるオープンソースの機械学習フレームワークです。Meta AIによって2016年に開発され、現在はLinux Foundationの一部となっており、PyTorchは深層学習の研究と応用において最も広く使用されているフレームワークの1つとなっています。

TensorFlowなどの他のフレームワークとは異なり、PyTorchは動的な計算グラフを使用しており、より柔軟性とデバッグ能力があります。

以下の5つのステップを学びましょう：PyTorchを始めるための5つのステップ

 

5つのステップでGoogle Cloud Platform

データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platformの基本を学びましょう。アカウントのセットアップからモデルの展開まで、実践的なプロジェクト例を使って解説します。

本記事では、データサイエンスと機械学習のためのGoogle Cloud Platform（GCP）のはじめ方について、ステップバイステップで解説します。GCPの概要や分析のための主要な機能、アカウントのセットアップの手順、BigQueryやCloud Storageなどの重要なサービスの紹介、サンプルのデータプロジェクトの構築、そして機械学習でのGCPの利用方法などを説明します。

GCPが初めての方でも、または簡単な復習をしたい方でも、Google Cloudで基本を学び、すぐに始めることができます。

以下の5つのステップを学びましょう：Google Cloud Platformを始めるための5つのステップ

 

まとめ

この「初心者に向けた5つのステップで始める」シリーズでは、データサイエンスで使用される基本的なツールについて説明しました。Python、SQL、Scikit-learn、PyTorchなどの基本を学び、さらにGoogle Cloud Platformにも触れてみました。

データマスタリーへの道はここで終わりではありません。熟練したスキルを身につけるためには、継続的な学習と習得したツールの積極的な活用が必要です。

VoAGIではさらなる知識や高度なガイド、そしてデータサイエンスに情熱を持ったコミュニティのサポートを提供しています。

****[Nisha Arya](https://www.linkedin.com/in/nisha-arya-ahmed/)****さんはデータサイエンティストであり、フリーランスの技術ライターです。彼女は特にデータサイエンスのキャリアアドバイスやチュートリアル、そして理論ベースのデータサイエンスの知識を提供することに興味を持っています。また、人工知能が人間の寿命にどのように影響を与えるか/与えられるかを探求したいと考えています。彼女は技術的な知識と文章スキルを広げつつ、他の人々をガイドすることを目指しています。

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