大学の統計学をマスターしよう！(後編:推測統計) データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学

コース名: 大学の統計学をマスターしよう！(後編:推測統計)

コース概要

データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指すあなたへ。 近年進化し続けるAIとデータサイエンスの世界では、単にプログラミングやビジネス知識だけは不足します。統計学の知識が不可欠となっています。このコースでは、推測統計に特化し、データを正確に解釈し、信頼性の高い結論を導き出すスキルを身につけましょう。

このコースで学べる内容

📍 statistical inference

• Point Estimation: 母平均や母分散などのパラメータを見積み出す方法
• Main Distributions in Hypothesis Testing: 正規分布、t分布、χ²分布など、推測統計で頻繁に使用される分布について学びます。
• Interval Estimation: 母平均や母分差などのパラメータの不確実性を含む区間を推定する方法
• Hypothesis Testing: 統計的推定（p-value）を用いた仮説検定の手順とその適用範囲
• Test for Mean Difference: 母平均の差が0ではない可能性があるかどうかを検定する方法
• Goodness of Fit Test and Independence Test: データが特定の分布に適合しているか、または二つの変数間で独立しているかを検定する方法

講座の特徴と目的

難易度: 統計検定2級の対策資格を目指す範囲に合わせて、数学検定1級以上の基礎知識を持つあなたへ。コースは講座の難易度は統計検定2級程度で設計されており、その余裕を持って合格することが可能です。

対象者: データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す学生、または既募集のプロフェッショナルに対応した内容です。統計学の知識が不足な場合もこのコースがキャリアの次のステップへの橋渡しになるでしょう。

学習成果

• Statistical Confidence: データを分析し、信頼性の高い結論を導く能力を身につけます。
• Critical Thinking Skills: データに基づいた意思決定や問題解決のスキル向上
• Statistical Proficiency: 統計学の概念や手法を理解し、実際の課題に応用できるようになります。

インストラクター紹介

このコースは、著名な統計学者として多くの研究を行い、実践的なデータ分析スキルを持ち、さまざまな教育活動で経験を積んだ 石野 博之 によって指導されています。

講座の開始は今すぐ！

推測統計の世界に足を踏み入れる際から、データ分析の専門家として成長する手助けをこのコースが提供します。今すぐ登録し、統計学の知識で自信と洗練されたデータサイエンティストや機械学習エンジニアを目指しませんか？

注: このコースは、高校数学の基礎を理解していることを前提としています。統計検定2級対応に焦点を当てた内容ですが、推測統計の基本から応用까지幅広くカバーされます。合格に向けて、それに至るまで一緒に学んでいきましょう！