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資格スケジュール

Excelで理解するデータサイエンス超入門 =データから隠れた規則を発見する=

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コースコードCourse Code ACK018842012 価格Fee Including Tax 39,600 円
学習形態 公開セミナー 講座区分
Course Category
-
受講期間
Course Period
1日間 PDU数
テクニカル
リーダーシップ
戦略/ビジネス
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会場/日程
place/schedule
産能セミナールーム代官山教室/東京都
07月講座 2021/07/16(金)09:30-17:00 空席あり
10月講座 2021/10/07(木)09:30-17:00 空席あり
※上記の空席状況は研修会社のリアルタイムの状況とタイムラグございます。
   お申込み時の各クラスの状況により、受付をお断りすることがございますので予めご了承下さい。
対象者
Person
統計・データ分析の初心者
【特におすすめ】
実務で様々なデータを扱っている職場の中堅クラスの方

講座概要

データサイエンスの基本を概説します。特に古典的な統計学との違いについて、近年話題のビッグデータ、IoTなどの技術と関連させて概説します。また、世界的なデータサイエンスのフレームワークであるCRISP-DMのプロセスについて、ステップ毎の基本を概説します。
この中で特に重要な「モデルの作成」について、モデリングの代表的な手法を概説したうえで、最もわかりやすい回帰分析についてエクセルを用いたモデリングの方法を概説します。
回帰分析の手法を概説した後、講師が用意した例題をグループで検討します。このような演習を通して、モデルの精度を高めるための試行錯誤を経験し、データサイエンスのプロセスを疑似体験していただきます。
このような演習を通して、データサイエンス的な視点を獲得し自業務への展開を促します。

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申し訳ございません。この講座の申し込み受付期間外です。

カリキュラム

講義60%・演習40%

【1日目】09:30−17:00
1 オリエンテーション
2 データサイエンスとは?
 ○ビッグデータとデータサイエンス ○機械学習とAI
 ○機械学習の基本的な考え方とプロセス ○機械学習の可能性
 ○CRISP−DM
3 統計学の基本
 ○データの種類 ○散布図と相関係数 ○統計的検定 ○分散分析
4 線形モデルの基本1〜単回帰分析をベースに考える
 ○モデリングで使える手法 ○データとデータの関係性を一つの式で表す
 ○2乗誤差 ○Excelでの計算方法と出力表の読み方 ○演習
5 線形モデルの基本2〜重回帰分析をベースに考える
 ○説明変数が複数になった場合 ○説明変数が定性データになった場合
 ○演習
6 まとめ

受講条件

教育団体や経営コンサルタントの方のお申し込みはご遠慮願います。

実施団体名
Implemented by
学校法人産業能率大学
備考
Note

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