データサイエンスのための統計学の基礎
確率、分布、仮説検定、回帰モデルなど、データ分析に不可欠な統計学の主要概念を学びます。
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初心者向けに設計された実際の問題をステップバイステップに解き、R、R Studio、GGPlot2を用いたデータ分析と統計分析の基礎を確立します。
ビジネスデータを分析し、信頼性の高い仮説検証を実行し、自信を持ってデータ駆動型意思決定を行うために必要な統計学の基本的な概念を習得する。
ＳＰＳＳで有意性テスト、ｔテスト、ＡＮＯＶＡ、回帰を行い、データを正確に分析し、自信を持ってデータ駆動型ビジネス決定を行う方法を学ぶ。
統計モデル化とデータ駆動意思決定の強固な基盤を構築するために，Ｒを用いてデータをクリーンアップ，可視化，分析する方法を学ぶ。
最新のPythonツールと業界標準のワークフローを使用して、データ処理、統計分析、機械学習における強固な基盤を構築します。
専門的な意思決定のためにＥｘｃｅｌを用いてデータセットを組織化，分析，可視化するための基本的な技術を習得する。
透明な科学的コミュニケーションのためにコード、データ、ナレーションを組み合わせた検証可能なデータレポートを作成するために必要なツールとワークフローを習得する。
データアナリストまたはエントリーレベルのデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせるために、統計、データストーリーテリング、モダンなデータワークフローに関する強固な基礎を構築する。
基礎的なSASプログラミングをマスターし、データのインポート、クリーニング、分析を行い、実世界のデータアナリストの役割とエントリーレベルの産業アセスメントに備える。
データを理解し，トレンドを分析し，データ駆動型意思決定を行うための初心者向けのガイド。
これまでのプログラミング経験なしに，分析やデータサイエンスのワークフローのためにデータにアクセスし，探索し，準備するためのＳＡＳプログラムを書くことを学ぶ。
プロのデータアナリストとしての旅を自信をもって始めるために必要な核となる概念、必須ツール、最新のワークフローを学ぶ。
データ分析の基本的な概念を学び、データサイエンスの世界への旅を始めましょう。
情報から洞察を抽出し，データサイエンスの基礎を構築する方法を学び，それに必要なコードや数学の知識を習得する。
現代的なプログラミング構文と基本的なデータ構造を用いて，データを管理，変換，分析するためのＲの堅牢な基礎を構築する。
初心者向けのガイドで，データの基本的な概念を理解し，専門家が情報から意味のある洞察を得る方法を発見する。
統計解析とデータ探索の基礎を学び，現実の問題を解決し，複雑なデータセットを解釈する。
単純回帰モデルと多重回帰モデルを構築し，解釈し，評価し，データの関係を分析し，正確な予測を行うことを学ぶ。
Pythonで実験設計、パワー分析、仮説検証の基礎を習得し、ビジネスや科学研究を自信をもって構築し分析する。
プログラミング、データクリーニング、統計分析の実行、および初心者向けに設計された最新の再現可能なデータサイエンスワークフローを使用して発見を共有する方法を学ぶ。
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