「ブラックボックス」を解き明かす。最短距離で基礎を固める集中講座！

「データサイエンスって聞くけど、なんだか難しそう…」
「数学は苦手だけど、データ分析に挑戦したい！」
「教科書で数学を独学しているが、全く理解できず挫折した…」
そんなあなたへ。本講座は、データサイエンスの背後にある数学的理論を、高校数学レベルから最短距離で習得するための集中講座です。
データ分析ツールを使いこなすことは、データサイエンティストとしての大切な第一歩です。しかし、ツールの背景にある仕組みや理論を理解することで、分析の精度や説得力をさらに高めることができます。本講座では、そうした「ブラックボックス」の中身に触れ、ツールをより深く活用するための土台を築いていきます。
しかし、数学を１から勉強しようとすると時間がかかってしまうことも。そこで本講座では、データサイエンスで頻繁に使われる数学を、優先度合いが高いものから絞ってコンパクトに学びます。例えばデータの集計・変換に使う「和と積」、データの特徴を捉える「関数」、変化を分析する「微分」、そしてデータ全体の傾向を把握する「積分」を、これらの内容を4回で学びます。忙しい社会人の方にピッタリなセミナーです。

高校数学の知識を土台に、データサイエンスの理論を構築する数学を理解し、ツールを使いこなすための基礎を築くことを目指します。
そのためには手を動かして練習することも大切。本講座では演習問題を配布いたしますので、話を聞くだけでなく、手を動かしながら学ぶことができます。

セミナーの目標（期待効果）：

・統計学やデータ分析に必要な数学の基礎知識を習得する
・数学に対する苦手意識を克服し、自信を持ってデータ分析に取り組めるようになる
・データ分析の理論的背景を理解し、より高度な分析手法を使いこなせるようになる
・実務で遭遇する数学的な問題に対して、適切な解決策を見つけられるようになる

セミナーの特徴:

・数学の基礎から応用まで、段階的に学習できるカリキュラム
・文系出身者や数学に自信のない方でも体系的に受講できる
・具体的な例や図解を交えた分かりやすい説明を用意
・統計学やデータ分析における数学の関わりを豊富に紹介
・質疑応答や演習問題を通して、理解を深めることができる

本セミナーを通して、統計学・データ分析における数学の重要性を理解し、データ分析のスキル向上を最大化させましょう。
今後こちらのシリーズでは以下の内容も公開予定です
〜【線形代数編】〜
・第1回 ベクトルと行列の基礎
・第2回 線型空間の理論
・第3回 固有値問題
・第4回 多変数の微分・積分