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コース内容

コース概要

インターネットやビッグデータの広がりと共に、多種多様なデータが収集され蓄積されるようになりました。
これからの時代を生き抜くためには、このたくさんのデータを正しく集め、正しく分析し、正しく利用することが求められます。

本コースでは、データサイエンティストに求められる基礎スキルを、2日間の講座で分かりやすく丁寧に解説します。
統計の基礎知識だけでなく、データを収集するときの注意点や分析のポイント、そしてその後の利用や扱い方について、具体的で実践的な内容を扱います。
データサイエンティストとして活躍するための基礎力はもちろん、今の時代を生きるすべての人に必要な「データを扱う力」を養う事を身に着ける手助けになります。
「与えられた情報を見るだけ」だった状態から、「その情報の裏に潜む何か」を見つけられるようになりましょう！

また本コースのカリキュラムは、データサイエンティスト検定リテラシーレベルのシラバスに沿った構成となっているため、試験を受験予定の方にもおすすめのコースです。（シラバスver5対応）
※本コースはデータサイエンス協会の監修済みコースです。

学習目標

・データを適切に取捨選択し、分析・解析をするための基礎知識を身に付ける
・データを読み解く際の注意点を理解する
・データの取り扱い方法を知る
・データを整理し、保存し、活用するための基盤について理解する
・「データサイエンティスト検定リテラシーレベル」の受験に有効な試験項目と技術情報を習得する

対象者

・データを正しく読み取れるようになりたい人
・データの分析をしたい人
・データの取り扱いをする人
・データサイエンティスト、データエンジニアに興味がある人
・データサイエンティスト検定リテラシーレベルを受験予定の人

前提知識

・なし

内容

●はじめに
・データサイエンティストの考え方の基本、心構え
・仮説の立て方
・コンプライアンスとデータ倫理

●統計基礎
・代表値（平均値、中央値、最頻値、四分位範囲、ヒストグラムなど）
・分散と標準偏差
・標準化と正規化
・変数の尺度とダミー変数
・相関関係、因果関係、散布図と相関係数
・条件付確率とベイズの定理
・正規分布
・全数調査と標本調査
・サンプリングの種類
・標本誤差と標準誤差
・検定

●データの収集
・オープンデータとWebからのデータ収集
・効率的なデータ収集のためのプログラミング
・Excelの基礎
・データベースの基礎
・SQL
・集めたデータの守り方（セキュリティ/暗号化/認証）

●データの前処理
・クレンジングとは
・外れ値、異常値、欠損値
・データの傾向を把握する
・表記ゆれの対応

●データの分析
・人工知能/機械学習とは
・教師あり学習、教師なし学習
・線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、ディープラーニング
・生成AIとは
・生成AIへの指示の出し方と注意点
・k-means法、階層クラスタリング
・モデルの性能評価
・過学習とその対策

●アウトプット
・分析内容の言語化、スライド化
・説明スキル
・結果の可視化（各種グラフ）

●その他（補足）
・ベクトル、行列
・微分積分
・プログラム
・データベースの正規化

備考

※コースカリキュラムは予告なく変更となる可能性があります。

[テキスト]
本コースは電子版のテキストをお渡しします。

※電子テキストについて
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[確認問題]
コース内容の理解度を確認するための確認問題を提供します。
PCまたはモバイル端末から実施できます。

[Liveオンライン研修]
※受講までの流れ
Liveオンライン研修　受講までの流れ

ご受講の際、下記のソフトウェアが必要です。
・Zoom
Zoomの使用については、下記をご確認ください。
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※Liveオンライン研修について
https://www.school.ctc-g.co.jp/liveonline/index.html