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データサイエンス実践コース

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    新規コース(過去6ヶ月)
標準学習時間 14時間提供元 株式会社キカガク
価格(税込)  110,000円(税込)備考 講義+演習
提供形態/付帯教材種別

ASP

オンラインテキスト

商品コード MAX0010R

重要なご連絡・ご確認事項

当コンテンツの視聴期限は、無期限です。
※ キカガク社より講義資料の停止またはURLの変更について連絡が入った際は、ご案内差し上げます。

お申込みより7営業日以降の開始日希望日をご記入お願いいたします。

対象者情報

対象者
・データサイエンスを基礎から学びたい初学者の方
・統計手法を用いたデータ分析スキルを身につけたい方
・実データで実践力を身につけ、データサイエンティストを目指す方
前提条件
    □特になし

学習内容の詳細

コース概要
データ分析に必要な統計・数理基礎知識、適切なデータ加工・可視化、課題から逆算した仮説検証のための実装力分析結果の解釈・レポーティングスキルを実データを用いた演習形式で学ぶ講座です。
学習目標
● 目的に合わせてデータ加工・可視化を実装できる
● 探索的データ分析を通して課題を発見できる
● 課題をもとに適切なデータ分析、仮説の検証や理論の反証ができる
● 分析結果を正しく解釈し、まとめることができる
学習内容
1. イントロダクション
  - データサイエンスとは
  - データ分析の活用方法
  - データサイエンスの流れ
  - 環境構築

2. 課題設定
  - データ分析の 5step サイクルについて

3. データの取得・構造化
  - NumPy / Pandas / Matplotlib の基礎
  - データの取得と理解

4. 探索的データ分析①
  - 記述統計の基礎
  - Python を用いた探索的データ分析

5. 探索的データ分析②
  - 実データを用いた探索的データ分析

6. データ分析実践①(統計的仮説検定)
  - 統計的仮説検定の基礎
  - 実データを用いた統計的仮説検定

7. データ分析実践②(相関分析・回帰分析)
  - 相関分析の基礎
  - 回帰分析の基礎

8. データ分析実践③(多変量解析)
  - 主成分分析、因子分析を用いた多変量解析
  - クラスター分析を用いた多変量解析
  - 実データを用いた多変量解析

9. 分析結果の解釈(レポーティング)
  - 分析結果の解釈
  - 分析結果の説明・可視化
  - レポーティング

10. 総演習
  - 5step サイクルの実装

11. 成果発表
  - 分析結果発表
  - フィードバック
  - まとめ

ご注意・ご連絡事項

お申込み手続きが完了しましたら、キャンセルはできませんのでご注意ください。
お申込みから7営業日以内には、キカガク社よりご案内が届きます。ご案内の内容に従い学習を始めてください。