データサイエンス実践コース

・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