Course
データサイエンス応用コース
対象者
・すでに基礎的なデータ分析実践を行ったことがある方 ・データサイエンティストに必要とされる高度な統計的手法を身につけたい方 ・統計検定の受験を考えている方
Value
研修の特徴
データ分析に必要な統計・数理の応用的な手法を体系的に学ぶコースです。 データサイエンス協会スキルチェックシート・データ分析パートの独り立ちレベル技術の 6 割以上をカバーしたコースになります。
Goal
研修の到達点
・高度な統計的手法を理解し、実際に分析を行うことができる状態 ・各自の所有するデータに適切な手法を選択することができる状態
Time Schedule
スケジュール
| 1 日目 | ▪ 回帰分析発展 ・一般的な回帰分析（重回帰・ロジスティック回帰）の復習 ・一般化線形モデルの理論と実装 ・ Cox 回帰の理論と実装 ・階層ベイズモデルの理論と実装 ▪ 統計的仮説検定発展 ・統計的仮説検定の復習 ・検出力や p 値以外のアプローチの理論と実装 ・多群検定の理論と実装 ▪ クラスタリング発展 ・クラスタリング手法の復習 ・発展的な手法(x_means, k-means++)の理論と実装 ・様々な距離関数の紹介 ・クラスタリングの外れ値検出への応用 ・外れ値検出手法の理論と実装 |
| 2 日目 | ▪ 統計的分析手法発展 ・主成分分析の復習 ・因子分析と主成分分析の関連性についての学習 ・正準相関分析の理論と実装 ・コレスポンディング分析の理論と実装 ・数量化Ⅲ類の理論と実装 ・コンジョイント分析の理論と実装 ▪ グラフィカルモデル ・グラフィカルモデルの概要 ・重回帰とパス解析の違いについて ・ベイジアンネットワークの概要と実装 ・共分散構造分析の理論と実装 ▪ 時系列モデル ・時系列モデルの概要 ・自己回帰モデルの理論と実装 ・自己回帰モデルの発展的手法の理論と実装 |
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