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。

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。