京都大学データサイエンス講座　データ分析に役立つ統計基礎講座～統計分析ソフトウェアR活用を目指して～

問題の本質は何か、を徹底的に考えたカリキュラムで、現場で役立つスキルやノウハウを習得！

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内容・特徴
到達目標
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価格
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対象者TARGET PERSON

・統計、データ分析に関する基本的な知識を身につけたい方・会社にあるデータを活用したいと考えている方・統計解析言語Rを初めて使用する、基本的な使い方や活用方法を学びたい方

研修内容・特徴OUTLINE・FEATURE

“データ科学”力の向上を目指し、実務で役立つ統計基礎講座を実施致します。今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データ科学”力の高い人材が求められています。統計学はデータ科学の中でコアとなる学問領域の一つであり、統計学の基本的な考え方を正しく理解することは様々な分野の実データを扱う際に必要不可欠です。このようなことを踏まえ、本コースでは“データ科学”力の向上を目指し、実務で役立つ統計基礎講座を実施致します。今回は、実務で統計分析業務が必要な方が統計学の基礎をコンパクトに学ぶことができる機会を提供するために本講座を企画いたしました。実務で役立てるため、統計分析、オープンソースソフトウェアパッケージＲを用いて使い方の解説をします。京都大学は、平成28年12月に文部科学省から、「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の一つに選定され、データ科学の教育とそれに必要な調査研究等を行ってきました。データ科学の最先端で研究をされている講師から直接統計学を学べるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。＜講師紹介＞佐藤彰洋（サトウ　アキヒロ）横浜市立大学大学院データサイエンス研究科教授エージェントモデル、応用としてのデータ中心科学の研究に従事。集団行動のマネジメント。経済社会システムの分析、モデリング、設計を主体研究テーマとする。世界メッシュ統計の実用化と基礎研究を行う世界メッシュ研究所主宰者。林和則（ハヤシ　カズノリ）京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター教授（情報学研究科併任）物理・工学などの様々なシステムに現れる諸問題に対する数理モデルの構成法と解析、および実際的な応用に必要となる有効なアルゴリズムについて、確率・統計的なアプローチによる研究を行っている。具体的には、観測された生の信号やデータから有益な情報を抽出するための方法論を体系化した統計的信号処理を武器に、無線通信システムなどの情報通信システムをはじめ、時系列解析や画像処理など幅広い分野の問題に取り組んでいる。

到達目標GOAL

①統計検定3級レベルで取り扱われる内容に関する理解が深まっている ②統計分析ソフトウェアRの基本的な使い方が習得できている ③統計学とデータ分析の基礎が身についている

収録内容DETAIL

学習時間: 約15分程度オンデマンド動画×18本

研修プログラム
	内容
	0．事前準備・ガイダンス R環境の構築と基本操作を実施する 1. 統計基礎ダイジェスト１量的データ、質的データ、度数分布表と二次元分割表を用いたデータの要約について取り扱う。更に、散布図から相関と因果について理解を深めるとともに、最小二乗法による回帰直線について説明する。・データの記述と要約・散布図と相関係数・因果関係と擬相関・回帰分析 2. 統計基礎ダイジェスト２離散型確率変数と連続型確率変数に対する確率分布と代表的な確率分布として二項分布と正規分布について取り扱う。・確率変数と確率分布・二項分布・正規分布・二項分布の正規分布による近似 3．統計基礎ダイジェスト３統計的推測で必要となる母集団と標本分布、並びに区間推定と統計的仮説検定について取り扱う。・統計的な推測とは・標本平均と標本平均の標本分布・標本比率の標本分布・区間推定・統計的仮説検定