【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（多変量解析 因果構造編）

「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第5弾！

「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。
本講座はデータ分析のメイントピックスの1つ「多変量解析（因果構造）」を主軸にしたテーマを扱います。多変量解析の考え方は、統計学やデータサイエンスを語るうえで様々な角度からデータを捉えるための重要な技術手法です。具体的な内容としては, 因果構造の基本モデルにあたる「因子分析」の考え方から始めて、派生したモデルの「パス解析」や「共分散構造分析」、質的データの解析にあたる「分割表の解析」、それらを派生させた可視化ツールの「グラフィカルモデル」までボリューミーに触れた内容を「あえて数式を使ったブラックボックス解釈を中心に」全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（微分積分学編）
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）

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）