データサイエンス
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文科省も注視！数学指導要領の裏側に見る、データサイエンス時代のキャリア必須スキル
数学の学習指導要領の見直しをきっかけに、AI時代に文系・理系を問わず学びたいベクトルと行列（線形代数）の大切さを解説します。ニューラルネットワーク、主成分分析や回帰分析、画像処理・CGなど、行列が使われている実例も紹介します。
2025年11月26日
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現代社会における“必須科目”！？未来の技術を読み解く共通言語「線形代数」を学ぼう！
AIやデータサイエンスの土台となり「現代の必須科目」ともいえる線形代数について、学ぶ意義と身近な応用例（ディープラーニング、画像処理・CG、主成分分析、検索・レコメンド）、和からの線形代数講座での学び方を紹介します。
2025年11月19日
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データは語る時代を動かす「見える化」からの進化 － 2010年代後半〜2020年代前半
SNSの次に訪れた「データサイエンス時代」に、BIツールの普及やPython・Rによる分析の広がりで、ビジネスパーソンに求められるスキルがどう変わったかを振り返ります。見える化で終わらせず、問いを立てて活かす力の大切さも解説します。
2025年8月24日
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数学の“壁”を超える和からの個別授業～マンツーマンの充実サポート～
講師の岡本です。今日は、大人のための数学/統計のマンツーマン授業や、そのお申込み方法についてご紹介します！ 和からの個別指導 数学というと、「学生の頃に苦手だった」「もう使うことなんてないと思っていた」という方も多いかもしれません。ですが最近は、社会人になってから「もう一度きちんと学びたい」「統計やデータ分析の基礎を理…
2025年7月27日
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【データ分析の基礎】どれだけあれば十分？～サンプルサイズの求め方～
和からの数学講師の岡本です。 現代社会においては研究だけでなくビジネスの世界でも積極的にデータを活用する時代となりました。サンプルとなるデータをもとに数値を予測したり、２つのデータにおける平均が統計的に同じと言っていいかどうかを判断するなど、様々な分析が比較的簡単に行えるようになってきました。当然ですが、データの数が少…
2025年1月17日
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統計検定 データサイエンス(DS)エキスパート試験とは？試験概要・受験料・学習法【2026年版】
1.はじめに｜統計検定のデータサイエンス系は3種類 統計検定には、データサイエンス（以下DS）を対象とした試験がDS基礎・DS発展・DSエキスパートの3種類あります。いずれもCBT方式試験で、試験会場のスケジュールが空いていれば、いつでも何回でも受験できます。 この記事では、2026年8月時点の試験概要・受験料・学習法…
2023年5月31日
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やさしく学ぶ統計学～いろいろなグラフ～
和からの数学講師の伊藤です。前回までの記事で、基本的なグラフを紹介してきました。 https://wakara.co.jp/mathlog/20221019 今回は棒グラフの応用として、関連するグラフをいくつか補足していきます。 １. 積み上げ棒グラフ 棒グラフを使う際には、棒の中に色を塗り積み上げた積み上げ棒グラフで…
2022年10月26日
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主成分分析とは？-次元の削減とデータの縮約-
和からの数学講師の伊藤です。今回は、統計学や機械学習の手法の中でも、データの情報の縮約に使われることが多い主成分分析と呼ばれる手法について見ていきたいと思います。ビッグデータという言葉がいたるところで見られるようになっている現代では、役に立つ場面も多いかもしれません！ １．主成分分析とは？ データを収集する際には、一度…
2022年9月14日
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どんなことができる？機械学習について解説
機械学習のモデルを「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つに分け、画像認識、Netflixのおすすめ表示、AlphaGo Zeroなどの例で、それぞれの違いと仕組みをやさしく解説した記事です。
2021年6月10日
