ビジネスパーソン向け
データサイエンティスト育成講座

オリエンテーション

オリエンテーション

Ⅰ実践統計学

（0）概要

（1）データの可視化

（2）基本統計量

（3）データの評価の方法

（4）統計的検定

（5）2つの平均値の差の検定

（6）相関分析

（7）回帰分析

提出課題1

受講後アンケート1

ⅡRによる統計学（入門編）

（0）概要

（1）Rとは

（2）基本統計量とデータの可視化

（3）パラメトリック検定

（4）ノンパラメトリック検定

（5）相関関係

提出課題2

受講後アンケート2

ⅢRによる統計学（実践編）

（0）概要

（1）線形回帰分析

（2）ロジスティック回帰分析

（3）主成分分析

（4）クラスター分析

提出課題3

受講後アンケート3

ⅣPythonによるAI手法

（0）概要

（1）AIの基礎知識

（2）Pythonの基礎

（3）Pythonの基礎

（4）Pythonの基礎

演習編1　Pythonの基礎

提出課題4（演習編1の課題）

（5）Pythonの応用

（6）Pythonの応用

（7）Pythonの応用

演習編2　Pythonの応用

提出課題5（演習編2の課題）

（8）教師あり学習

（9）教師あり学習

（10）教師なし学習

（11）モデルの検証とチューニング

演習編3　教師あり学習・教師なし学習

提出課題6（演習編3の課題）

（12）SQL

（13）画像処理

（14）自然言語処理

（15）WebスクレイピングとWebAPI

（16）Webアプリ作成

（17）音声処理

（18）異常検知

演習編4　機械学習WEBアプリの作成

受講後アンケート4

Ⅴオープンデータによる実践演習

（1）イントロダクション

（2）テーブルデータの分析

（3）人流データの分析

（4）機械学習の流れ

（5）スパムSMSの分類

（6）画像処理

受講後アンケート5

Ⅵプレゼンテーション

プレゼンテーション