データ分析に必要な統計・数理の基礎からデータ分析を体系的に習得する研修です。
実データを用いた演習形式で課題の特定・仮説検証・分析結果の解釈やレポーティングまでを実践していきます。
※他社提携コースは、お申し込み後に空席確認を行います。お席を確保できない状況の場合はご連絡させていただきます。
なお、「残席数」はリアルタイムに反映されていない場合がございます。また、残席数表示に関わらず申込可能な場合がございますので、正確な「残席数」については、お問い合わせください。
日時 | 場所 | 状況 | 締切日 |
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2月19日(水) 〜 2月21日(金) | オンライン講座(株式会社キカガク) | 開催中止 | 2月4日(火) |
3月17日(月) 〜 3月19日(水) | オンライン講座(株式会社キカガク) | 受付中 | 3月2日(日) |
4月16日(水) 〜 4月18日(金) | オンライン講座(株式会社キカガク) | 受付中 | 4月1日(火) |
5月21日(水) 〜 5月23日(金) | オンライン講座(株式会社キカガク) | 受付中 | 5月6日(火) |
6月17日(火) 〜 6月19日(木) | オンライン講座(株式会社キカガク) | 受付中 | 6月2日(月) |
・データサイエンスを基礎から体系的に学びたい方
・課題発や問題解決するためのデータ分析の法を知りたい
・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
・目的に合わせてデータ加工・可視化ができる
・探索的データ分析を通して課題を発し、適切なデータ分析、仮説の検証、理論の反証ができる
・分析結果を正しく解釈し、レポートとしてまとめることができる
【事前学習】
Python & 機械学習入門 (8時間)
【1日目】
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
Python 速習
・NumPy, Pandas, Matplotlib / seaborn
・COVID-19data を用いたデータ操作
STEP 1:課題設計
・データ分析の 5step サイクルについて
STEP 2:データの取得・構造化
・データの取得方法の紹介
・データ概要
STEP 3:探索的データ分析
・記述統計の基礎
・Python を用いた探索的データ分析
・演習:実践演習
STEP 4:確証的データ分析
・統計的仮説検定の基礎
【2日目】
イントロダクション
・Day 1 の振り返り
確証的データ分析の実践
・演習:実データを用いた統計的仮説検定
STEP 4. 多変量解析①
・相関分析
・単回帰分析
STEP 4. 多変量解析②
・重回帰分析
・演習/実践演習
・決定木
・ロジスティック回帰
・演習/実践演習
【3日目】
イントロダクション
・Day1、Day2 の振り返り
STEP 4. 多変量解析③
・主成分分析
・実践演習
STEP 4. 多変量解析④
・クラスター分析
・実践演習
・課題解決の施策立案
・レポート作成
総演習
・課題設定の共有
・5Step サイクルの実践
・課題解決の施策立案
・レポート作成
発表/フィードバック
・分析結果発表
・講師からのフィードバック
・まとめ
アウトロダクション
・おすすめ学習書籍やコンテンツの紹介
・スキルチェックテスト
・アンケート
キャンセル規定 | 受講開始9営業日前から受講料(購入価格)の100%のキャンセル料がかかります。 |
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オンラインクラス | □オンライン講座 |
・当コースは株式会社キカガク直営のオンライン講座で開催いたします。
【キャンセル規定】
最終無償キャンセル受付日は各レッスン開始日の10営業日前になります。
受講開始9営業日前から受講料の100%のキャンセル料がかかります。
※休日、年末年始休暇等に伴い若干前倒しとなる場合がございます。