データサイエンス・アナリティクスのための統計学と数学

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。

4.5 (3,002) ⏱ 1時間20分 📚 5レッスン 🎧 音声版

このコースについて

データサイエンスと分析に成功するためには、正式な数学の学位は必要ありませんが、データの意思決定を駆動する統計の核となる概念をしっかりと把握する必要があります。このコースは、複雑な数学的理論と実践的な、現実のデータの応用の間のギャップを埋めます。 明確な書面による説明と段階的な例を通じて,確率,仮説検定,回帰分析における強固な基礎を構築する。単にアルゴリズムを実行するだけでなく,データの洞察と予測モデルの背後にある数学的論理を真に理解する。 学ぶことは また,データの要約を効果的に行うための基礎的な確率論と記述統計学を理解する。 仮説検定と分散分析を用いてデータ駆動型ビジネス意思決定を行う。 また,線形回帰モデルとロジスティック回帰モデルを用いて,トレンドを同定し,正確な予測を行う。 また,機械学習の基本的な数学的概念を紹介した。 A/Bテストにおけるモデル評価のメトリックスと基本的なベイズ理論を理解する。 まず基本的な用語と確率の基礎を学び,次に記述統計学,推論法,回帰モデルを学ぶ。これらの数学的概念が実際のビジネス問題にどのように応用されるかを示す実用的なシナリオを読む。 数学的な基礎を学ぶためのコースである。 データサイエンスの数学的基礎をマスターするための旅を今日から始めましょう。

得られるもの

  • 📜 修了証
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  • 💬 Personal AI tutor
    Stuck on a lesson? Ask your built-in tutor anything, any time.
  • 🎧 音声版付き
    画面なしでもどこでも学べる
  • ♾️ 無期限アクセス
    いつでも再開可能、有効期限なし
  • 📱 スマホでもPCでも
    どこでもどんな端末でも
  • 💸 30日返金保証
    理由を聞きません
  • 短く要点だけ
    1時間20分の実践的な内容

レビュー (1)

Carlos Aguilar PE 認証済み受講者
★ 4 · 2025-04-26T16:36:53+00:00

しっかりしたコースです。構成は論理的で、ほとんどの例が役立ちました。ただ、もう少し実例が欲しかったです。

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よくある質問

このコースを受けるには何が必要ですか? +

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はい — 30日以内なら理由を問わず全額返金。

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修了証はもらえますか? +

はい。修了するとLinkedInプロフィールに追加できる修了証を受け取れます。

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