データアナリスト育成
統計＋Python講座
こんな方におすすめ
Pythonは機械学習ライブラリも豊富で、利用者の多いプログラミング言語の一つです。Pythonで統計解析を学ぶことは、機械学習を用いたデータアナリストになるための基礎スキルになります。
本講座は、よくある検定と回帰分析に集中した統計入門ではなく、新しい分析手法や実務で役立つ思考法など、幅広く学習していきます。
日本統計学会の統計検定2級レベルの内容をカバーしていますので、検定合格を目指す際に役立ちます。
統計を学ぶ必要性
昨今、データに基づいた客観的な判断やAI関連のテクノロジーが理解できる能力がますます求められるようになってきています。
普段からデータを目にしている経営やマーケティング等の担当者であれば、データから最善の戦略を客観的に素早く導き、分かりやすく説得する必要があります。この場合、高度な統計学の知識までは必要ないにしても、リテラシーとして統計学やデータ分析の知識が必要となってきます。
IT部門であれば、AIツールの導入や、機械学習モデル導入プロジェクトの実行担当となる場合があります。その場合、AIの基礎部分には統計学の理論が使われていますし、機械学習モデルを導入するにしてもどの業務に導入すべきかなど基礎分析をした判断が必要になってきます。
このように、統計学とデータ分析の基礎と応用を学ぶことはあらゆる業務で必要となってきています。
AIジョブカレ
統計＋Python講座の特長
1. 高品質を維持したライブ配信講義
AIジョブカレではコロナ禍における対面からのライブ配信変更においても高い品質を維持しております。講座では対面通学時と同様にインタラクティブなやり取りが可能です。
2. 統計検定2級合格のための勉強に役立つ
本講座は統計検定2級レベルを網羅しておりますので、検定2級合格を目指す方で効率的に勉強したい方は是非ご受講ください。
実務家講師に何度でも質問できることや、復習用の講義動画共有など、手厚いサポートで理解を促進させます。
3. 実務家講師による多数の事例を交えた講義
講師は全員3年以上の経験をもつ統計学の実務家・専門家で、数多くのデータ解析プロジェクトの戦略設計から実行まで経験しています。
経験豊富な講師だからこそ、ビジネスで成果がでている事例やよくある失敗、精度向上のための勘所など実務で役立つ具体的な話を聞けます。
4. 学びを促進する演習・体験重視の講座
学習は一方的な講義だけでは理解しにくいため、ハンズオン演習として手を動かして体験する割合を多く設けています。
講義最終日には受講者より統計手法を用いた分析結果のプレゼンテーションをしていただきます。他者の分析手法を学べるチャンスです。
受講対象者
ビジネスサイドの方
- 昔、もしくは現在、統計を勉強していて、全体を整理したい方
- 統計学をもとにデータの説明を行えるようになりたいマーケティング、企画、営業など全てのビジネスパーソン
- データサイエンティスト職を志される方
エンジニアの方（アナリスト含む）
- 機械学習を勉強中で統計の知識が必須だと実感した方
- 機械学習で構築したモデルを説明する力が必要だと実感している方
- ビジネス課題を解決でき、分析ができるエンジニアを志される方
統計＋Python講座のカリキュラム
Python統計を実務活用できることを徹底的に意識した実務家作成のオリジナルカリキュラムです。
経験豊富なデータサイエンティスト講師が皆様をお待ちしております。
1日目
- イントロ
- PythonとJupyter Notebookによるデータ分析
- 記述統計とグラフによる可視化
2日目
- 確率/確率分布
- 統計的推定
- 仮説検定
3日目
- 分散分析モデル
- 検定の多重性
- サンプルサイズ
- 実験計画法
4日目
- 回帰モデル
- 最尤推定法と最小二乗法
- ダミー変数、多重共線性、AIC、変数選択法
5日目
- 相関分析
- 主成分分析
- カテゴリカルデータの分析-クロス分析、関連と傾向、対応分析
6日目
- ロジスティック回帰、モデルの精度評価（AUC,ROC)
- ベイズ統計入門-ベイズ統計の考え方、Stanによるモデリング
7日目
- 要約統計量、変数変換、探索的な分析
- AR, MA, ARMA, ARIMA, 季節ARIMA, 指数平滑化, Holt-Winters
- 多変量の時系列モデル – VAR
- 状態空間モデル入門
8日目
- 分析のプレゼンテーション
本講義は統計検定合格を目指すための講座ではございませんので、統計検定合格のための対策講座があるわけではございません。
