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）

Excelを用いてデータサイエンスを行うための基礎知識を学ぶ

• 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

必須スキル

• 基本的なパソコン操作
• オフィスツールの操作
• Excelの基本操作（セルの移動、値の入力など）

推奨スキル

• 統計検定3級®合格程度の知識
• 記述統計学に関する基本的な知識

• 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

• 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

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。

オンライン講座：eラーニング形式

本オンライン講座（eラーニング形式）は、12月末頃の受講開始を予定しております。