1機械学習入門とPythonエコシステム
2NumPy速習コース
3Pandasによるデータ処理
4Matplotlib & Seabornによる可視化
5Scikit-learn入門
6総合演習
7線形回帰
8ロジスティック回帰
9決定木とランダムフォレスト
10サポートベクターマシン
11KNNとクラスタリング
12特徴量エンジニアリング
13アンサンブル学習
14次元削減
15NLPの基礎
16PyTorchによるディープラーニング：ニューロンから多層パーセプトロンへ
17畳み込みニューラルネットワーク
18モデル評価とチューニング
19MLOpsとMLflow入門
20FastAPIとDockerによるモデルデプロイ
21A/Bテストと実験デザイン
22本番環境のモニタリングとモデルドリフト
23プロジェクト設計
24プロジェクト開発
25プロジェクトデプロイ