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1.1.1 ビジネスに役立つ数学基礎

1.1.2 数学への基本スタンス

1.1.3 数学的処理

1.1.4 論理思考

1.1.5 数量

1.1.6 割合

1.1.7 統計

1.1.8 まとめ

1.1.1 概要

1.2.1 グラフ

1.2.2 問題

1.2.3 問題

1.3.1 1変数の統計量

1.3.2 問題

1.3.3 2変数の統計量

1.3.4 2変数の統計量の注意点

1.3.5 問題

演習用のExcelファイルのダウンロード

1.1.1 ビジネスでデータを活用してできること

1.1.2 目的に応じたデータの持ち方

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）

1.1.4 データ活用の５大ポイント

2.1.1 棒グラフ（Excel演習あり：棒グラフの作成）

2.1.2 折れ線グラフ（Excel演習あり：折れ線グラフの作成）

2.1.3 円グラフ（Excel演習あり：円グラフの作成）

2.1.4 散布図（Excel演習あり：散布図の作成）

2.1.5 グラフ作成、読み取りの注意点

3.1.1 ２つの項目の関連の強さを探る

3.1.2 相関関係と散布図

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）

3.1.4 相関関係に着目するときの注意点

4.1.1 数値予測の意義

4.1.2 数値予測（Excel演習あり：散布図の「近似曲線の追加」）

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）

4.1.4 数値予測のまとめ

1.1.1 この講座のゴール

2.1.1 関数って結局なに？

2.1.2 演習問題

2.2.1 接線からグラフがわかる

2.2.2 演習問題

2.3.1 傾きのイメージをつかむ

2.3.2 演習問題

3.1.1 接線の傾きを自力で求める

3.1.2 演習問題

3.2.1 すごいぞ、微分

3.2.2 演習問題

3.3.1 よく使う微分の公式

3.3.2 演習問題

3.4.1 微分の記号（山場！）

3.4.2 演習問題

4.1.1 多変数関数

4.1.2 演習問題

4.2.1 ついに、偏微分

4.2.2 演習問題

4.3.1 集大成！ 全微分

4.3.2 演習問題

5.1.1 合成関数

5.1.2 演習問題

6.1.1 積分はただの面積

6.1.2 演習問題

6.2.1 積分の計算方法

6.2.2 演習問題

7.1.1 まとめ

1.1.1 線形代数はなぜ必要？

1.1.2 演習問題

2.1.1 ベクトルとは？

2.1.2 演習問題

2.2.1 ベクトルの大きさ

2.2.2 演習問題

2.3.1 ベクトルの足し算

2.3.2 演習問題

2.4.1 ベクトルの距離

2.4.2 演習問題

2.5.1 数の組としてのベクトル

2.5.2 演習問題

3.1.1 行列の計算

3.1.2 演習問題

3.2.1 行列の掛け算

3.2.2 演習問題

4.1.1 行列・ベクトルの転置

4.1.2 演習問題

4.2.1 ベクトルの内積

4.2.2 演習問題

5.1.1 正方行列

5.1.2 演習問題

5.2.1 対角行列

5.2.2 演習問題

5.3.1 単位行列

5.3.2 演習問題

5.4.1 逆行列とは？

5.4.2 演習問題

5.5.1 逆行列を求める（２次正方行列）

5.5.2 演習問題

6.1.1 まとめ

6.1.2 演習問題

1.1.1 あなたは既にデータサイエンティスト？

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

1.2.1 データサイエンティストに求められるスキル

1.2.2 ビジネス力

1.2.3 データサイエンス力

1.2.4 データエンジニアリング力

2.1.1 CRISP-DMの全体像

2.1.2 ビジネス理解

2.1.3 データ理解

2.1.4 データ準備、モデル作成(1)

2.1.5 データ準備、モデル作成(2)

2.1.6 データ準備、モデル作成(3)

2.1.7 評価と適用

3.1.1 まとめ