【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（確率論編）

「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３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。
本講座は苦手とする方が多い確率を主軸にしたテーマを扱います。確率論の考え方は、統計学やデータサイエンスを語るうえで重要なトピックスの1つです。具体的な内容としては, 「事象や確率」の基本定義から始めて、確率モデルを捉えるための「確率変数・確率分布」、 二項分布や正規分布といったリアルの事象を記述するための「離散型確率分布」や「連続型確率分布」とその応用である「標本分布」にも触れた内容を全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）

今後公開予定の講座
〜【統計学 編】〜
〜【品質管理 編】〜
〜【多変量解析 編】〜

よくある質問（FAQ）