【統計DS数学シリーズ】統計学・データ分析のための数学基礎講座(微分積分学編)
公開日
2025年4月6日
更新日
2026年4月2日
「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。
【統計DS数学シリーズ】
統計学・データ分析のための数学基礎講座(線形代数学編)
統計学・データ分析のための数学基礎講座(多変量解析 予測・分類 編)
統計学・データ分析のための数学基礎講座(多変量解析 構造化編)
統計学・データ分析のための数学基礎講座(多変量解析 因果構造編)
今後公開予定の講座
〜【確率論 編】〜
〜【推測統計学 編】〜
〜【計量経済モデル 編】〜
よくある質問(FAQ)
Q. この講座の対象レベルはどのくらいですか?
高校数学レベルからスタートし、統計学・データ分析に必要な微分積分学の基礎を学ぶ講座です。微分積分に苦手意識がある方でも段階的に理解できるよう設計されています。
Q. 微分積分はデータ分析にどう役立ちますか?
機械学習の学習アルゴリズム(勾配降下法など)は微分を基盤としています。また、確率密度関数の理解には積分が不可欠です。データサイエンスの理論を本質的に理解するための重要な基礎となります。
Q. 統計DS数学シリーズの他の講座を受講していなくても参加できますか?
はい、微分積分学編として独立して受講可能です。ただし、確率論編や線形代数学編と合わせて受講すると、データサイエンスの数学基礎をより体系的に学べます。
Q. 独学で挫折しても大丈夫ですか?
教科書の独学で挫折された方にこそおすすめです。データ分析での活用場面と結びつけながら最短距離で解説するため、独学では見えなかった「何のために学ぶか」が明確になります。
Q. 講座で扱う具体的な内容は何ですか?
関数の極限、微分の基本(導関数・偏微分)、積分の基本(不定積分・定積分)、テイラー展開の入門など、データサイエンスに直結する微分積分のトピックを体系的に学びます。
Q. どのような方におすすめですか?
データサイエンスの数学基礎を固めたい方、微分積分に苦手意識がある方、機械学習の理論的背景を理解したい方におすすめの講座です。
受講対象
・数学本に挫折した方
・統計学やデータ分析の数学の基礎を固めたい方
・数学に対するリテラシーを高めたい方
・データサイエンスを学びたい方
・文系だがざっくりと数学を習得したい方
・データサイエンス系の資格試験に向けた基礎固めをしたい方
・一般教養として数学を身に付けたい方
セミナー内容
・第1回 記号に慣れよう(和と積, 場合の数)
・第2回 変化を記述しよう(1次, 2次関数, 指数・対数関数)
・第3回 ミクロを捉えよう(極限, 微分)
・第4回 マクロを測ろう(積分)
※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。
セミナー基本構成
※開催回ごとに多少構成が変わることがあります。
お持ち物と注意事項
お申し込み人数が最少催行人数に満たない場合、セミナーの開催を【中止】とさせていただくことがございますので予めご了承願います。
【中止】の場合には第1回開催日の7日前までにご登録のメールアドレスにメールにてご連絡いたします。
【中止】となった場合、お支払い済みの料金は全額ご返金いたします。
料金
・会社名義や旧姓など、振り込み名が本人名義でない場合は事前にご一報下さい
定員
特定商取引法に基づく表示
セミナー監修
永井 潤平(ながい じゅんぺい)
<講師略歴>
学歴:東京理科大学大学院 理学研究科 数学専攻 修士課程修了
資格:統計検定準1級/1級(統計数理S, 応用A)
データサイエンティスト協会が提唱している3つの要素
「ビジネス力」「データエンジニア力」「データサイエンス力」は
現在国が立ち上げて様々な現場で教育・育成に取り組んでいますが、まだ拡大しきれていないのが現状です。一人でも多くの方に統計やデータサイエンスの魅力を伝えていくことに加え、少しでも様々な場面で活かしてもらうためのお手伝いができれば幸いです。
データ分析の学習に関するお悩み・学習サポートを精一杯させて頂きます。
担当講師
※日程により一部講師が変わる事があります。
この講座に関連するテーマをもっと詳しく知りたい方へ: 統計・データ分析教室 → 数学教室 →



