データサイエンススクール講師がその基礎を教えます

将来的に以下のビジネスパーソンを目指す初学者向けに、統計学やPython,R,SQLといったプログラミングのマーンツーマンレッスン、そしてビジネスの例題を一緒に解いていきましょう。 <データサイエンティスト> 高度な統計解析や機械学習を使った分析作業を行う。統計解析や機械学習でできることとその限界を正しく理解し、SQL、統計解析、機械学習を使いこなせる。 <経営層とデータの専門家をつなぐビジネストランスレーター> 事業課題を翻訳し、分析課題へと伝える役割。データ分析の品質管理も務める。統計解析や機械学習でできることとその限界を正しく理解し、SQLのほか、統計解析、機械学習を使いこなせる。 <<学習内容>> (一部準備中のものもあり) インストールと使い方(Anaconda Navigator, Google Colaboratory, visual studio code)/ プログラミング基礎（Python) / Pandas基礎 / Numpy基礎/ Matplotlib基礎 / プログラミング基礎（R / SQL）/ データ可視化 / 統計学基礎 / ビジネスアナリティクス 探索的データ分析（EDA）/確率分布（二項分布、ポアソン分布、正規分布等）/仮説検定（t検定）/バイアス、外れ値、ヒストグラムなど 線形回帰分析、ロジスティック回帰/相関と因果（バイアス、DAG、傾向スコアマッチング）/教師あり学習（決定木、アンサンブル学習など）/教師なし学習（PCA、クラスタリングなど）/精度指標、特徴エンジニアリング Kaggle実践/ 自然言語処理（tf-idf、word2vec、BERT）/Deep Learningの実行方法（PyTorch）/(S)ARIMA、(S)ARIMAXといった時系列モデル