データサイエンス、プログラミング(Python・R)を学ぶ意味を確認し、Pythonの基本を学ぶ準備をします。
ご好評につき定員に達しましたので、申込受付を終了いたしました。たくさんのお申込み誠にありがとうございました。
デジタル社会の実現に向けて、データやデジタル技術の活用、DXの促進に向けた取組が進められている中、全ての方が、「数理・データサイエンス・AI」に関する知識や、新たな製品・サービスをデザインするために必要な基礎力などを習得することが求められています。
本講座では、Pythonの基本的な操作方法や統計学の基礎を学びます。講義で基礎知識をインプットし、ツールを使った分析実習というアウトプットを通して、Pythonを用いた公的データの活用手法や統計リテラシーを身に付けましょう。
講義形式での説明、豊富な演習を組み合わせ、初めてプログラミングを行う方でもデータ分析の基礎が学べます。
ビジネスに役立つ「A/Bテスト」(※複数の変数を比べる手法)、
「回帰分析」(※予測や推論を行う手法)など実際にデータを用いて演習します
講座の途中で分からなくなった場合でも、アシスタントが控えています。
ブレイクアウトルームで個別にフォローしますので、安心してご参加ください。
オンライン(zoom)
2023年12月9日(土) 10:00~17:00
2023年12月23日(土)10:00~17:00
プログラミング、Python初学者の方
無料
2023年11月30日(木)23:59
※定員(100名)に達し次第、申込締切
ご好評につき定員に達しましたので、申込受付を終了いたしました。たくさんのお申込み誠にありがとうございました。
■ご用意いただくもの
・Googleアカウント
※Pythonの操作はGoogle Colaboratoryを使用します。
■通信速度
ブロードバンド環境推奨
・下り 1.5 Mbps 以上を推奨いたします。
その他LMS仕様の推進環境はこちらをご覧ください。
https://www.netlearning.co.jp/about/index.html
① 受講者決定(先着100名)
② 受講に必要なID・パスワードを申込アドレス宛に送付
③ メールの案内に沿ってネットラーニングの学習システムにログイン
④ 学習システム内の操作マニュアルを参照して、システム経由でZoomに参加
※開催前に事前接続テストを実施予定です。
当日スムーズに参加できるよう接続テストへの参加をおすすめいたします。
⑤ システム上で受講後アンケートに回答
講師佐久間 貴士
千葉県立保健医療大学
健康科学部歯科衛生学科講師
立正大学データサイエンス学部
日本大学法学部非常勤講師
東京電機大学大学院先端科学技術研究科情報通信メディア工学専攻博士課程(後期)単位取得満期退学。修士(工学)。
情報科学、情報工学から統計、数学などの授業まで幅広く担当している。
データサイエンス、プログラミング(Python・R)を学ぶ意味を確認し、Pythonの基本を学ぶ準備をします。
世の中にあふれるデータにはどのようなものがあるのかを確認し、代表値など、1変数の関係を中心に学習します。「適切なA/Bテストの活用」の演習を通して、ビジネスでの意思決定への活用方法を学びます。
「クロス集計」「散布図と相関の調べ方」「時系列データ」など、2変数の関係の基礎を学習します。
「統計的推定(点推定・区間推定)」、「統計的仮説検定」の基本を学び、データに基づいた解析方法を身に着けます。
実際のe-Statのデータを用いて「回帰分析による予想」を演習します。また、「分析結果の報告(事例紹介)」を通して、さまざまなデータの分析結果を自身のビジネスへ活用するための方法を学びます。
オンライン講座の全体を振り返りながら、統計データからわかることや統計リテラシーの重要性などを理解します。
※プログラム内容は変更になる可能性がございます。