データサイエンスの基礎から試験対策まで対応
デジタル化が進む現代では、多種多様なデータの活用が社会の発展の鍵になります。そしてデータを活用するには、データを分析するスキルが必要です。表計算でおなじみのMicrosoft Excelには、データ分析を手軽に行う機能も備わっています。本講座では、Excelをデータ分析ツールとして利用しながら、データサイエンスの基礎を学びます。
本講座は「統計検定 データサイエンス基礎®（DS基礎）」の試験内容にも対応しております。検定の試験対策としてもご活用ください。
※本講座ではMicrosoft Excelを除く他の表計算ソフトのサポートは対象外となります。あらかじめご了承くださいますようお願いいたします。
講座の特長
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1
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
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2
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
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3
「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
得られる知識・スキル
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分析のためにデータを整理する技術VLOOKUP 関数によるテーブルの結合やピボットテーブルによる集計を行い、分析しやすい形にデータを整えることができるようになります。 -
データを分析してビジネスに役立てる技術Excelを駆使して、テーブルデータに対する可視化や、さまざまな視点からの分析（連関係数、回帰分析、統計的仮説検定、時系列データの取り扱い）ができるようになります。
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
- 今まで使っていたExcelのスキルをさらに磨いて、データ分析の方法を学びたい方
カリキュラム
序章 データ分析の流れ
第1章 データの整理
- テーブルの結合・ソート・条件分岐を用いた処理
第2章 データの分類
- データの分類（質的データ・量的データなど）や変数変換（標準化・偏差値）
第3章 データの可視化
- 棒グラフ、折れ線グラフ、帯グラフ、円グラフ、ヒストグラム、箱ひげ図、散布図、ツリーマップ
第4章 質的データの分析
- 集計、ABC 分析、クラメールの連関係数、特化係数
第5章 量的データの分析
- 代表値、散らばりを表す指標、相関係数、回帰分析
第6章 統計的推測
- 確率、確率変数、確率分布、代表的な確率分布、二項分布の正規近似、点推定、区間推定、統計的仮説検定
第7章 時系列データの分析
- 時系列データの基礎、トレンドの分析、季節調整、時系列データへの理解を深める工夫
カリキュラムは変更となる場合がございます。
担当講師
森田 大樹
東京工業大学情報理工学院修了。大学院時代は数理モデリングの手法を用いた脳神経科学の研究に携わる。 大手インターネット企業でマルチビッグデータシステムの開発・運用業務に従事した後、個人事業主として独立。システムの受託開発や金融系データの解析業務を行う。現在はスキルアップ AI にて、講師活動を行いながら、システム開発のマネジメントやデータ分析業務に取り組んでいる。2018年、ショウジョウバエ大規模ニューラルネットワークの数理モデリングの分野でIEEE Computational Intelligence Society Japan Chapter Young Research Award受賞。
講座概要
| 講座名 | Excelで始めるデータサイエンス基礎講座（「統計検定データサイエンス基礎®」対応） |
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| 受講形式 |
オンライン講座：eラーニング形式 お好きな時間、お好きな場所でeラーニング形式にて受講いただけます。 |
| 前提となる知識・スキル |
必須スキル
推奨スキル
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| 講座時間 | 動画講義約8時間30分（演習時間除く） |
| 料金 | 66,000円／1名（税込） |
| 料金に標準で含まれるもの |
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| 動画の視聴期間 | 動画共有日から1年間 |
| PCの動作環境 |
本講座の Excel 演習は、Microsoft 365（Office 365、オフィス version 16; アプリ version 2211）により提供される Excel で動作確認をしております。 本講座の演習において Excel 2013 を利用される場合
本講座の演習において Excel 2016, 2019, 2021 を利用される場合 |
| 事前準備 | Microsoft Excel 2016, 2019, 2021いずれかをインストールすること |
| 備考 | 統計検定®は一般財団法人統計質保証推進協会の登録商標です。 |
