1回10分程度×5〜7回程度(1週間)×5週
これとは別に補講・演習を実施(10分程度×11回)
各週の確認テストと最終課題の実施
データサイエンスに携わる専門家、大学教授
週 | 各週のテーマ | 内容 |
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1 | データサイエンスとは![]() |
データサイエンスが必要とされる背景やデータ分析に基づく問題解決プロセスを紹介 ※AI技術やデータサイエンスの最新動向を踏まえ、リニューアルしました! |
2 | 分析の概念と事例 | 記述統計によるデータの把握と比較方法について学習 |
3 | 分析の具体的手法 | 相関関係等の2変数の関係や時系列データの解釈について学習 |
4 | ビジネスにおける予測と分析結果の報告![]() |
回帰分析による予測や分析結果の報告と解釈について学習 ※分析結果の解釈で重要となる「仮説検定」の考え方を追加しました! |
5 | ビジネスでデータサイエンスを実現するために![]() |
ビジネスでデータサイエンスを実現するためのポイントについて解説 ※近年のデータサイエンスの活用の高まりを受けて、リニューアルしました! |
補講・演習![]() |
Excelや統計解析ソフトRを使って実際に演習も行います ※新たに統計解析ソフトRを用いた分析方法の紹介・演習を追加しました! |
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