数理統計・多変量解析講座
最終更新日：2023年11月13日
数理統計・多変量解析講座の講座詳細
「数理統計・多変量解析講座」は、デジタルスキル標準に準拠したTrack Trainingのリスキリング講座です。統計学の基本から予測技術、多変量解析までを学び、データ分析に不可欠な統計的思考と技術を習得します。
受講対象者
受講可能形態
想定受講時間（eラーニング）
-
講座日数（研修）
1日
スキル
-
必要となる前提知識
基礎的な数学・データ分析力・プログラミング基礎力（Python）
-
習得できるスキル・知識
数理統計・データ解析スキル
対応資格
G検定
デジタルスキル標準項目
DX推進スキル標準
データ活用（AI・データサイエンス）
数理統計・多変量解析・データ可視化
数理統計・多変量解析講座とは？
この講座は、データサイエンスにおける統計的手法と多変量データの解析技術を提供します。統計学の基本原理、各種統計モデル、予測技術、推定や検定方法、さらに複数の変数間の関係性を解明する多変量解析まで、豊富な内容をカバーしています。この講座を受講することで、データを精密に分析し洞察を導き出すために不可欠な統計的思考と技術を養います。
数理統計・多変量解析講座のゴール
受講者は、データ分析のための統計モデル構築、多変量データ解析の手法、予測モデリング、データ駆動の意思決定プロセスのサポートに関する確かな理解と実践的なスキルを得ます。この講座を修了することで、ビジネスインテリジェンス、品質管理、リスク管理、および研究開発など、データ中心の多岐にわたる領域での高度な分析業務を担うデータサイエンティストやアナリストとして活躍するための基礎が築かれることを目指します。データから有益かつ実用的な洞察を導き出し、統計的に妥当な結論へと導くための能力を高め、将来的にはより高度なデータサイエンスのスキルへと発展させることができます。
数理統計・多変量解析講座のカリキュラム
スタイル
講義
想定時間
120分
教師なし学習：クラスター分析・主成分分析
多数のデータをいくつかの類似グループに分類する手法であるクラスター分析と、 変数が多い場合に使う次元圧縮の手法である主成分分析を学びます。
スタイル
演習
想定時間
330分
教師なし学習：演習
テキストデータを対象として、クラスター分析・主成分分析の実践を行います。
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