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00:00:00,180 --> 00:00:03,160
事前に受講しておくと一層良いコースをいくつか紹介します。

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00:00:03,160 --> 00:00:06,140
もし修了していれば本コースの効果を最大限に得られるでしょう。

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00:00:06,140 --> 00:00:08,470
一つ目はpythonプログラミングです。

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00:00:08,470 --> 00:00:10,690
機械学習で使うライブラリの多くは

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00:00:10,690 --> 00:00:12,290
pythonで使うからです。

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00:00:12,290 --> 00:00:14,740
ですからコードを読む時は、

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00:00:14,740 --> 00:00:18,320
機械学習に関する部分は０知識の前提で詳しく解説しますが、

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00:00:18,320 --> 00:00:21,140
pythonプログラミング言語の説明はしません。

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00:00:21,140 --> 00:00:23,870
ですからpythonの使用には良く習熟している必要があります。

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00:00:23,870 --> 00:00:27,060
プログラミングの観点で行き詰まってしまわないように。

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00:00:27,060 --> 00:00:29,320
二つ目に、あなたが持っていると望ましいものは

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00:00:29,320 --> 00:00:31,380
ある程度の統計の知識です。

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00:00:31,380 --> 00:00:34,910
コース内で統計の概念を紹介する際、多くの場合においては

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00:00:34,910 --> 00:00:38,010
イメージが湧くよう解釈や説明を行います。

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00:00:38,010 --> 00:00:41,630
しかし、もしUdacityの統計コースを受講していれば

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00:00:41,630 --> 00:00:44,570
論点を明確に理解することができて、

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00:00:44,570 --> 00:00:46,940
レッスンをより深く理解できるでしょう。

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00:00:46,940 --> 00:00:50,670
それに加えて "邪悪" な程の好奇心が大切です。

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00:00:50,670 --> 00:00:53,840
興味深い問題の解決に執心し、

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00:00:53,840 --> 00:00:56,740
データの自分の手で操作することを楽しんでください。