講座紹介
数学に苦手意識を持つ方にも、わかりやすく丁寧な解説になっており、「なるほど!そういうことか!」と納得していただけるような講座です。
サンプル動画 : 数学入門(微分積分)
カリキュラム
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1.1.1 ビジネスに役立つ数学基礎
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1.1.2 数学への基本スタンス
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1.1.3 数学的処理
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1.1.4 論理思考
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1.1.5 数量
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1.1.6 割合
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1.1.7 統計
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1.1.8 まとめ
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1.1.1 概要
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1.2.1 グラフ
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1.2.2 問題
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1.2.3 問題
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1.3.1 1変数の統計量
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1.3.2 問題
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1.3.3 2変数の統計量
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1.3.4 2変数の統計量の注意点
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1.3.5 問題
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演習用のExcelファイルのダウンロード
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1.1.1 ビジネスでデータを活用してできること
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1.1.2 目的に応じたデータの持ち方
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1.1.3 単純集計とクロス集計(Excel演習あり:ピボットテーブル)
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1.1.4 データ活用の5大ポイント
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2.1.1 棒グラフ(Excel演習あり:棒グラフの作成)
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2.1.2 折れ線グラフ(Excel演習あり:折れ線グラフの作成)
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2.1.3 円グラフ(Excel演習あり:円グラフの作成)
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2.1.4 散布図(Excel演習あり:散布図の作成)
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2.1.5 グラフ作成、読み取りの注意点
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3.1.1 2つの項目の関連の強さを探る
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3.1.2 相関関係と散布図
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3.1.3 相関の強さを数値で表す(Excel演習あり:相関係数を求める)
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3.1.4 相関関係に着目するときの注意点
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4.1.1 数値予測の意義
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4.1.2 数値予測(Excel演習あり:散布図の「近似曲線の追加」)
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4.1.3 単回帰分析(Excel演習あり:関数、回帰分析で予測値を求める)
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4.1.4 数値予測のまとめ
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1.1.1 この講座のゴール
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2.1.1 関数って結局なに?
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2.1.2 演習問題
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2.2.1 接線からグラフがわかる
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2.2.2 演習問題
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2.3.1 傾きのイメージをつかむ
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2.3.2 演習問題
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3.1.1 接線の傾きを自力で求める
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3.1.2 演習問題
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3.2.1 すごいぞ、微分
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3.2.2 演習問題
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3.3.1 よく使う微分の公式
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3.3.2 演習問題
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3.4.1 微分の記号(山場!)
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3.4.2 演習問題
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4.1.1 多変数関数
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4.1.2 演習問題
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4.2.1 ついに、偏微分
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4.2.2 演習問題
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4.3.1 集大成! 全微分
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4.3.2 演習問題
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5.1.1 合成関数
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5.1.2 演習問題
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6.1.1 積分はただの面積
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6.1.2 演習問題
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6.2.1 積分の計算方法
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6.2.2 演習問題
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7.1.1 まとめ
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1.1.1 線形代数はなぜ必要?
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1.1.2 演習問題
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2.1.1 ベクトルとは?
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2.1.2 演習問題
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2.2.1 ベクトルの大きさ
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2.2.2 演習問題
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2.3.1 ベクトルの足し算
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2.3.2 演習問題
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2.4.1 ベクトルの距離
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2.4.2 演習問題
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2.5.1 数の組としてのベクトル
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2.5.2 演習問題
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3.1.1 行列の計算
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3.1.2 演習問題
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3.2.1 行列の掛け算
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3.2.2 演習問題
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4.1.1 行列・ベクトルの転置
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4.1.2 演習問題
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4.2.1 ベクトルの内積
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4.2.2 演習問題
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5.1.1 正方行列
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5.1.2 演習問題
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5.2.1 対角行列
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5.2.2 演習問題
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5.3.1 単位行列
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5.3.2 演習問題
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5.4.1 逆行列とは?
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5.4.2 演習問題
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5.5.1 逆行列を求める(2次正方行列)
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5.5.2 演習問題
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6.1.1 まとめ
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6.1.2 演習問題
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1.1.1 あなたは既にデータサイエンティスト?
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1.1.2 良いデータサイエンティストとダメなデータサイエンティスト
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1.2.1 データサイエンティストに求められるスキル
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1.2.2 ビジネス力
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1.2.3 データサイエンス力
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1.2.4 データエンジニアリング力
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2.1.1 CRISP-DMの全体像
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2.1.2 ビジネス理解
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2.1.3 データ理解
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2.1.4 データ準備、モデル作成(1)
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2.1.5 データ準備、モデル作成(2)
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2.1.6 データ準備、モデル作成(3)
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2.1.7 評価と適用
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3.1.1 まとめ
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コンテンツ概要
- 8.5時間の動画コンテンツ
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購入について
受講料金:3,080円(税込)
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特徴
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ビジネス数学
ビジネスでは数学を実践的に扱うことが多々あります。本コースでは実際のビジネスで役立つ数学的手法をいくつか紹介します。
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仕事に活かす記述統計
記述統計は手元にあるデータをわかりやすい形に変換・解釈を加えていく学問です。このコースではビジネスにおける記述統計学の使い方を学びます。グラフの取り扱いや統計値の使い方まで、ビジネスに役立つ知識を身につけます。
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ビジネス統計学入門
ビジネスでデータを活用するためのポイントを押さえ、次に、統計学の難解な理論や数式は極力抑えつつ、データ分析のポイントである「グラフ化」「関係を見つける」「数値の予測」の基本を学びます。実際にExcelを用いた演習も含むので、ビジネス現場ですぐ役立つ内容です。
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数学入門(微分積分) / 数学入門(線形代数)
企画や営業といったビジネス職の方から、これからデータサイエンティストを目指したい方まで、数学の「微分積分」、「線形代数」の基礎を学び直したい方を受講対象者としています。受験数学のような公式を使いこなすテクニック的な話ではなく、AIやデータ分析との関係性を意識しながら、「微分積分」、「線形代数」の概要とポイントが押さえられるコースです。
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ビジネスパーソンのためのデータサイエンス入門
「データサイエンス」や「データサイエンティスト」という言葉に興味があるビジネスパーソンを対象とした入門コースです。データサイエンスとは何か? データ分析でできること、データサイエンティストに求められるスキル、データ分析プロジェクトの進め方について、初心者にもわかりやすく解説しています。