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問題解決のためのデータ分析基礎講座
問題解決のためのデータ分析基礎講座のうち、第1章と第4章の一部の動画が視聴できます。まずは無料動画を見て、分かりやすさやレベル感を確認してみてください。
無料トライアル版に含まれる内容（約20分相当）
- 第1章 データ分析プロジェクトの基本
- 第4章 説得力強化
トライアルを利用せずに講座にお申込みの方はこちら
講座で得られる知識・スキル
- 状況から正しく問題を定義し課題仮説を設定するスキル
- データ分析の際に気をつけるべきポイントを理解するための知識
- 分散や相関、t検定などを用いて正しくデータを把握するスキル
講座体験記ブログ
講座の雰囲気や講座を通して身に付けられることなど、実際に受講した方の体験記をご紹介！気になる方はブログをチェック！
受講に必要なスキル・前提知識
推奨スキル
- 平均値の計算やグラフの作成など、簡単なデータ集計・可視化の経験
講座の特長
- ロジカルシンキングの要素で問題/課題の定義方法が学べる
- データ分析の基礎知識だけでなく、データ分析の思考法についても学べる
- 知識のインプットに加えて、業務に応用できるように複数のワークを実施する
こんな方におすすめ
- データ分析初心者の方
- データを使ってロジカルに判断したい方
- データ分析だけではなく、データを使って問題を解決したい方
カリキュラム
序章 データ活用人材としてのデジタルリテラシーの重要性
- データ活用人材としてのデジタルリテラシーの重要性
- 本講座の概要
第1章 データ分析プロジェクトの基本
- 問題とデータ分析の基本
- データ分析プロジェクトの流れ
- データ分析プロジェクト ケーススタディで学ぶ失敗例
- ワーク
第2章 読み解き力強化
- データの中心を表す代表値_平均、中央値、最頻値
- データのばらつきを表す代表値_標準偏差
- 標準誤差
- データ収集の勘所_母集団と標本
第3章 分析力強化
- 仮説検定の考え方
- 検定の種類_t検定とカイ2乗検定
第4章 説得力強化
- データ可視化テクニック
- 事実・解釈・行動を意識して正しく伝える
- 相関と因果を見極める
- ワーク
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
開催日程
オンライン講座
随時お申し込み可能です。受講方法については、お支払い確認後、3営業日以内にご案内いたします。
講師紹介
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スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在はDeep Learningや機械学習、進化計算などの人工知能分野におけるアルゴリズムの研究開発やコンサルティングに従事。日本ディープラーニング協会の2018年度・2019年度E資格合格者、2018年度G検定合格者。
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