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・多変量解析講座の概要
この講座は、必要な基礎数学の概説から始まり、回帰分析や分類問題への取り組み、モデルの性能評価という形で予測技術に関する基本を学びます。推定・検定章では、データから母集団の特性を推測し、理論と現実の差異を評価する手法について扱います。クラスタリングや異常検出の手法を含むグルーピングセクション、変数間の相関や因果関係を明らかにする多変量解析技術も詳しく学習します。データのサンプリングやクレンジング、特徴量エンジニアリングの技術についても触れ、意味のある情報抽出方法を習得します。データ可視化に関するセッションでは、ダイナミックで直感的なグラフィカル表現による洞察抽出の技法を学びます。時系列分析、パターン認識、シミュレーション、および最適化といった上級トピックまで幅広い内容に触れます。
数理統計・多変量解析講座の詳細
講座詳細
- 受講対象者データサイエンティスト
- 受講可能形態集合研修
- 想定受講時間(eラーニング)-
- 講座日数(研修)1日
習得スキル
- 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
- 標準DX推進スキル標準
- 学習項目データ活用(AI・データサイエンス)
- 数理統計・多変量解析・データ可視化
カリキュラム詳細
教師なし学習:クラスター分析・主成分分析
- スタイル講義
- 想定時間120分
- 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。
教師なし学習:演習
- スタイル演習
- 想定時間330分
- 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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