連載
» 2020年10月05日 05時00分 公開

AI・機械学習の独学リソース:機械学習/深層学習〜統計学/データサイエンス、毎日10分×1カ月で学べる無償動画【2020年秋版】 (2/3)

[一色政彦,デジタルアドバンテージ]

講義の内容: データサイエンス(一般実用)編

社会人のためのデータサイエンス入門

  • 受講可能期間: 2020年5月19日〜7月16日

 総務省統計局&日本統計協会が提供する講座。この講座では、実データを用いた分析事例や、分析時に必要な統計学の基礎、政府統計「e-Stat」データの見方、といったデータ分析の基本が学べる。

 「データサイエンス入門以前のデータ分析の基礎を学びたい」「実務的なデータ分析の始め方に興味がある」という人は、下記のリンク先から、この講座を受講してみてほしい。

図9 講義の例(引用元「gacco: ga031 社会人のためのデータサイエンス入門」) 図9 講義の例(引用元「gacco: ga031 社会人のためのデータサイエンス入門」)

 確認テストを含めて、全33本の講義の目次は以下のようになっている。各週で視聴する動画の本数も7本前後と適切なので、スムーズに学習できるだろう。ただし、「Week2:統計学の基礎」では、若干複雑な話になってくるので、数学計算が苦手だったり、統計学が全く初めてだったりする場合は、つまずきやすいかもしれないと感じた。

  • Week 1: 統計データの活用
    • 1-1. 大人がデータサイエンスを学ぶべき理由
    • 1-2. データサイエンスと統計
    • 1-3. 平均値の見方〜分析事例(1)
    • 1-4. M字カーブの改善効果〜分析事例(2)
    • 1-5. 普及率の地域間比較〜分析事例(3)
    • 1-6. 付加価値額と非正規職員比率の関係〜分析事例(4)
    • 1-7. スポーツをデータで科学する〜分析事例(5)
    • 1-8. 合計特殊出生率の見方〜分析事例(6)
    • 1-9. 国際比較データから日本社会を読み解く〜分析事例(7)
    • Week 1 確認テスト
  • Week 2: 統計学の基礎
    • 2-1. 代表値〜平均・中央値・最頻値〜
    • 2-2. 分散・標準偏差
    • 2-3. 四分位・パーセンタイル・箱ひげ図
    • 2-4. 関係の見方・相関係数
    • 2-5. 回帰分析
    • 2-6. 標本分布
    • 2-7. 信頼区間
    • Week 2 確認テスト
  • Week 3: データの見方
    • 3-1. 統計表の見方
    • 3-2. 比率の見方(1)-クロスセクションデータ
    • 3-3. 比率の見方(2)-使い方と注意点
    • 3-4〜6. 時系列データの見方(1:基礎編)〜(2:発展編)〜(3:分析編)
    • Week 3 確認テスト
  • Week 4: 公的データの使い方とコースのまとめ
    • 4-1. 政府統計とは
    • 4-2. 公的データの入手方法
    • 4-3. e-Statの使い方(人口ピラミッド)
    • 4-4. 統計ダッシュボードの使い方
    • 4-5. 地図で見る統計(jSTAT MAP)の主な機能
    • 4-6. 地図で見る統計(jSTAT MAP)の使い方
    • 4-7. コースのまとめ
    • 最終課題

社会人のためのデータサイエンス演習

  • 受講可能期間: 2020年9月29日〜12月7日

 総務省統計局&日本統計協会が提供する講座。この講座では、データ分析の概念や事例から、評価方法や分析結果の報告まで、データサイエンス力を磨くための実践方法が学べる。

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