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文系のための「統計超入門セミナー」-目で見てわかるビジネス統計学-

公開日

2019年11月26日

更新日

2024年11月10日

オンライン教室の講座です。

文系が知りたい内容を凝縮して解りやすく目で見て体感し、理解するための統計的感覚が養える

私たちは日々の生活を送りながら、実はデータを分析していろいろなことを比較し判断しています。「東京のホテルの宿泊費ってだいたい何円くらい?」、「AとBのどちらを選べば良い結果が出るのか?」など、生活のなかには統計やデータサイエンスの考え方がたくさん隠されています。

近年はコンピューターの普及により、誰でも簡単に大量のデータを集められるようになりました。その大量のデータの活用法として、DXやデータサイエンス、AIなど、統計への注目度が大変大きくなっています。企業や研究機関でのデータ分析のニーズも高まっていますが、一方で、数学用語や数式の意味が理解できず、統計に漠然とした苦手意識を持っている方も少なくないのが実情です。

本セミナーでは、統計の全体像をつかみ、ビジネスでどのように統計が使われているのかを学びます。統計の代表的な手法である「記述統計/確率/推定/ランダムサンプル/検定/多変量解析」などについて、企業での実用例を交えながら実務での統計やデータ分析の使い方がイメージできるよう説明します。実際の企業での活用事例を通してデータ分析の手法を理解することで、統計の活用方法を実感できます。

仕事や試験で突然統計が必要になった方も、趣味として統計を学んでみたい方も大歓迎です。あなたの統計・データサイエンスの学習のきっかけをお手伝いします!

受講対象

文系や数学に苦手意識のある方 / 統計的な考え方がどんなものか知りたい / 統計やデータサイエンスを使って何かをしてみたいけれど、方法がわからない / 統計・データサイエンスの何が仕事に活用できるのかわからない / 統計初心者にも効率の良い勉強方法が知りたい / 統計・データサイエンスに興味があるけれど、内容がイメージできない / 統計やデータ分析を使う予定はないが、なんとなく気になる など

※このセミナーでは、統計、データサイエンスに初めて触れる方、数学が苦手な方を対象に、統計の全体像をイメージしていただくことを目的としています。統計をしっかり学びたい方には、次のステップのセミナーをご用意しています。詳しくはこちら

セミナー内容

  • ・統計学の歴史・分類
  • ・統計学を使ったデータ分析の手順(平均・中央値・標準偏差)
  • ・データを要約する方法と可視化
  • ・統計学・データサイエンスでできること
  • ・統計についての考え方・哲学
  • ・統計の勉強方法
  • ・もっと統計をわかるための数学的知識は何か
  • ・統計、こんな場面で使える事例集
  • ・統計学・データ分析の学習方法 など

※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。

セミナーの様子

お持ち物と注意事項

特になし

料金

3,000円 → 期間限定 無料

定員

20名(先着順)

セミナー監修

門田 実(かどた みのる)

<講師略歴>
ニューヨーク大学・コロンビア大学にて物理数学の博士号を取得。ニューヨーク大学講師、米国政府の研究機関IPRCでデータサイエンティストとして勤務、立教大学助教授(統計学)、フィラデルフィア州立大学(Temple University,Japan)国際ビジネス学科准教授、外資系IT企業データサイエンティストなどを歴任し同時に執筆活動を行う。衛星画像分析、行動分析、マーケティングデータ分析、人事データ分析など様々なデータ分析に従事した実績を持つ。

担当講師

※日程により一部講師が変わる事があります。

会場とスケジュール

自宅から動画視聴可

オンライン教室

※当講座は動画サービスに無料会員登録でご視聴できます。


以下の「申し込みページへ」からご登録ください。

11月開催

オンライン教室

第191クール 2024年11月29日(金) 20:00-21:30

※お申込みページで日程を1日お選びください
※予約サイト「Peatix」を通じてのお申込みとなります

12月開催

オンライン教室

第192クール 2024年12月11日(水) 20:00-21:30

第193クール 2024年12月21日(土) 17:00-18:30

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※予約サイト「Peatix」を通じてのお申込みとなります

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11月開催

第191クール 2024年11月29日(金) 20:00-21:30

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12月開催

第192クール 2024年12月11日(水) 20:00-21:30

第193クール 2024年12月21日(土) 17:00-18:30

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