データサイエンス入門

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内容: 世の中に出回るデータ量は急増を続け、蓄積されたデータから如何に新しい価値を生み出せるかが非常に重要になっています。本講座では、日常業務からビッグデータ解析や人工知能まで、広範囲に活用可能な統計の基礎を一から学習します。データへの理解の深め方からその活用まで、データ分析手法とその流れを学び、実務を意識した具体的な演習を通じ、理解を深めるとともに実務に活きる実践力を身につけます。

対象者

学習範囲

1. 導入
　　1) ビッグデータ概論
　　2) データの前処理
　　3) 数量データとカテゴリーデータ

2. 1変数のデータを扱う
　　1) データの見える化：度数分布表とヒストグラム
　　2) データの要約：平均値と中央値、最頻値
　　3) データのばらつき：標準偏差と分散

3. 2変数以上のデータを扱う
　　1) データの見える化：散布図
　　2) 2変数のデータの関係：相関と共分散
　　3) クロス集計：ピボットテーブルとピボットグラフ

4. 推定と検定
　　1) 推定とは？
　　2) 検定とは？
　　3) 検定の手順とP値

5. 確率分布
　　1) 確率変数と確率分布
　　2) 正規分布
　　3) 様々な確率分布

6. 回帰分析
　　1) 回帰分析とは？
　　2) 単回帰分析
　　3) 重回帰分析

7. グラフによる可視化
　　1) 折れ線グラフ
　　2) 棒グラフ
　　3) 円グラフ
　　4) 様々なグラフ

8. データ解析演習