データサイエンス

データサイエンスとビジネスアナリティクスの分野で成功するために必要な確率論、記述統計学、回帰の基本的な概念を習得する。

頻度論的およびベイズ的アプローチを用いてデータから正確な結論を導き出し，確実な証拠に基づいた意思決定を行う方法を学ぶ。

確率論の基礎を学び，頻度論の方法と比較し，不確実性の下で情報をもとに意思決定を行うために実世界のデータを分析する。

初心者向けに設計された明確で実用的な説明を通じて，リスクを計算し，データ駆動型の意思決定を行い，基礎的な確率概念を習得する方法を学ぶ。

アクセスしやすいツールと最新のプログラミングワークフローを使用して、実験計画とデータ分析にベイズ推論を適用する方法を学びます。

Master statistical inference to validate business insights through structured testing in spreadsheets and modern programming environments.

不確実性下での正確なデータ主導の意思決定のために、確率、分布、信頼度尺度の基礎的なルールをマスターしましょう。