講座で得られる知識・スキル
- データハンドリング技術
- データ分析技術
- データ分析結果を解釈する方法
受講に必要なスキル・前提知識
講座の特長
- 実際にExcel を活用しながら、データ分析の基礎を学ぶことができる
- 統計学に関する横断的な知識を座学で身につけることができる
- 「統計検定 データサイエンス基礎®（DS基礎）」の試験対策ができる
こんな方におすすめ
- 今後データサイエンスを必要とするすべての方
- データサイエンスの基礎知識を学びたい方
- Excelを用いたデータ分析について体系的に学びたい方
カリキュラム
序章 データ分析の流れを知る
- データ分析の基本
- データ分析プロジェクトの流れ
第1章 組み込み関数とピボットテーブル
- データの集計とExcelにおける組み込み関数の使い方
- Excelにおけるピボットテーブルの作成方法
- データの可視化における留意点
- Excelにおけるヒストグラムの作成方法
- 演習問題
第2章 分散と標準偏差
- 分散と標準偏差
- 標準誤差
- 標準化
- 偏差値
- 演習問題
第3章 カイ二乗検定
- カイ二乗検定の実施方法
- 演習問題
第4章 t検定と⼀元配置分散分析
- 対応のあるt検定
- 対応のないt検定
- ⼀元配置分散分析
- 演習問題
第5章 相関係数と有意確率
- 相関係数
- 相関係数の有意性
- 演習問題
第6章 回帰分析
- 単回帰分析
- 重回帰分析
- 演習問題
第7章 時系列データ分析
- 時系列データ分析の基礎知識
- 移動平均を用いた時系列データ分析
- 季節変動を考慮した時系列データ分析
- 演習問題
※カリキュラムは変更となる場合がございます。
開催日程
ご案内
PCの動作環境
- Excel（Microsoft, 2016以降）がインストールされていること
