統計解析・データマイニングといったデータサイエンス に必要な基本的な概念と手法を身に付けたいという方、今後のビッグデータ時代に求められる、AIや機械学習の活用や分析手法も身に付けたい方におススメの講座です。
データサイエンスの概要や仕組み、効果を、適用事例を用いながら、分かり易く理解できます。
サービスに関する料金やご利用方法のご相談など、専門のスタッフがご対応いたします。
ご不明な点がございましたら、まずはお気軽にお問い合わせください。
| 対象者 | データ分析の基礎知識がない方 [新入社員][若手社員][マーケティング][全社員] | ||
|---|---|---|---|
| 学習目標 | データリテラシーの基礎から、AI・機械学習といったビッグデータ時代に求められる分析手法も習得 | ||
| ダウンロード テキスト | なし | ||
| 動作環境 | PC(Windows7/8.1)：IE11/Chrome44.0/FireFox39.0 PC(Windows10)：IE11/Edge25/Chrome52.0/FireFox48.0 PC(Mac OS X 10.8)：Chrome44.0/FireFox39.0/Safari 6.0 ※PCではFlashPlayer18.0が必要です。 iPad、iPhone(iOS7.1.2/8.4/9.3)：モバイルSafari Android(4.2/4.4)：標準ブラウザ Android(5.0/6.0)：Chrome | ||
| レッスン数 | 12レッスン | 標準学習時間 | 2時間 |
| 配信期間 | 2か月 | 税込価格 | 9,900円 |
| No. | タイトル |
|---|---|
| 1 | データサイエンス基礎概要 |
| 2 | データサイエンスステップ |
| 3 | ビジネス課題と分析目的の設定 |
| 4 | データ収集 |
| 5 | 基礎統計分析、データの確認 |
| 6 | データマイニング・モデリング |
| 7 | 線型回帰モデル |
| 8 | ロジスティック回帰モデル |
| 9 | クラスター分析 |
| 10 | 決定木分析 |
| 11 | テキストマイニング |
| 12 | これまでの代表的な分析を振り返って |
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