Top Marketing データサイエンス超入門講座 初歩から学ぶデータ分析
PRO COURSE

データサイエンス超入門講座 初歩から学ぶデータ分析

ビックデータの解析をどのように処理し、どのように活かし、どのような回答を見出していくのか?データサイエンスを初歩から学んでいきます。

実践的な実例と実践的なトレーニングを備えた
データサイエンスコース


メニューでは9セクション、合計で60コマ以上の動画を用意して、丁寧に説明しています。

物品の販売を増やすために、年齢、時間、性別、気温など様々なデータを分析して、的確にクーポンを送付して効果を高める事例が増えてきました。

マーケティングの手法を考えた場合、データの収集方法や、偏りのない集計をするために絶対に必要な知識があります。

実社会において、身近にあるデータサイエンスを統計的な概念から学んで活用することで、より正確な判断基準で案件を分析し、判断することにつながります。

このコースで学べること

  • データの正しい読み取り方
  • データを比較分析する方法
  • 分析したデータを活かす方法

こんな方にオススメ

  • IT業界や広告・マーケティング、消費財メーカー、サービス業など市場のニーズに対応したサービスを提供している会社の方
  • 実践的なデータを、正しく生かした判断を望む方
  • データを収集し、それを仕事の現場で生かしたいと考える方
  • データのクリーニング、要約、視覚化などを習得し、プレゼンなどに用いたい方
  • 機械学習アルゴリズムを実装する方法を学習し、データを読み解く力をつけたい方
  • Webデータ収集とデータ抽出に関心がある方

難解な言葉が出てくるので、最初は難しいと感じるかもしれませんが、他人が難しいと思うことに挑戦することがあなた自身の価値を高め、自分自身への挑戦になります。

解るまで、何度でも聞いてください。応援しています。

About the Instructor

BeSomebody
スタートアップ、プログラミング、投資関連

プログラミングのスキルなど幅広い分野のIT技術などを、オンラインコースで紹介。講師には、海外で活躍する人気の講座の日本語版や、日本で活躍する起業家や技術専門家など、様々な部門の専門家によって構成された講座を初心者にもわかりやすく教えているのがBeSomebodyの講座の特徴です。また今後のキャリアにはプログラミング・デザイン・プレゼンテーション・Excelなどが欠かせないスキルとなります。どのコースも完全な未経験者であっても、仕事で使えるレベルのスキルを習得し、実践できる内容になっています。

BeSomebody(大物になれ)。この言葉に込めた想いは、行きたいところに、行きたい時に、行きたい人と行く。そんな自由な人生を、誰でも歩める世界を作りたいという想いです。世界のどこでも働く事ができ、体験したい人生を体験できる。その為に必要な知識を提供する事が私たちのパッションです。英国バージングループを創設したリチャード・ブロンソンは言います。「人生は、短すぎる。楽しまなくっちゃ。」この言葉に宿る思いを、あなたに伝えたいと思っているのです。

私たちBeSomebodyのビジョンは、学ぶことの楽しさと苦しさをバランスよく体験でき、学んだことが個人の人生の結果として現れる環境を作ることをミッションとしてます。BeSomebodyでは最高品質の開発環境を整えるために、独自のプログラミング教育プログラムをご用意しています。また、海外で大ヒットしているビデオの日本語版もぜひ視聴していただきたいプログラムです。世界に羽ばたくために、自分磨きをしていただくことを願っています。一緒に頑張りましょう!

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Course content

Total 8 hours 29 minutes
Preview You can preview lectures with this label
データサイエンスの概要を知ろう
1 データサイエンスとは Preview 3分37秒
2 統計学とは何か 9分03秒
3 Rのインストール 6分36秒
4 質の高いデータを集める 8分19秒
5 様々なデータ 3分37秒
6 セクション1まとめ 3分36秒
データを読み込んでみよう
7 R-Studioにデータを読み込む 9分40秒
8 RでJSONファイルを読み込む 5分24秒
9 SQLiteからデータを抽出する 7分50秒
10 Foreignと呼ばれるパッケージ 2分06秒
11 CSVデータを読み込む 4分04秒
12 Googleシートからデータを読み込む 3分42秒
13 HTMLからデータを読み込む 4分13秒
14 rvestを使ってHTMLから読み込む 6分19秒
データの分析や可視化を知ろう
15 一般的なRのデータ構造 14分31秒
16 NA(不足値)について 16分51秒
17 データクリーニングとデータ管理 8分05秒
18 データフレームのインデックス付けとサブセット化 11分46秒
19 探索的データ分析またはデータ可視化手法 18分40秒
20 探索的データ分析を実行するためのxdaパッケージ 4分16秒
21 信頼区間、またはCIに関連する理論 6分06秒
22 dplyrについて 4分45秒
23 ggplot2で、dplyrを使用する 6分07秒
24 テンポラルデータをプロットする 12分04秒
25 テンポラルデータを可視化する 8分57秒
データの特徴や相関を考えよう
26 センター(中心)の基準について 8分02秒
27 データのばらつきを計算する 5分48秒
28 連続データの可視化テクニック 7分45秒
29 バー・グラフ(棒グラフ)について 1 7分20秒
30 バー・グラフ(棒グラフ)について 2 7分27秒
31 Rを使用して質的または名義的なデータからより多くの洞察を引き出す 8分14秒
32 カテゴリ変数間の関連性の強さをテストする 3分35秒
33 独自のデータに相関を実行するときに注意すべきこと 1 9分55秒
34 独自のデータに相関を実行するときに注意すべきこと 2 9分51秒
確率分布や標準分布について学ぼう
35 確率分布について 3分23秒
36 データ分析、標準分布について 3分28秒
37 データの正規分布を確認する 5分44秒
38 標準正規分布とZスコア 4分15秒
39 信頼区間(confidence interval)、CIについて 6分06秒
40 Rでの信頼区間の計算 4分54秒
検定の仕組みについて考えよう
41 仮説検定とは何か 5分28秒
42 T検定の仕組みについて 9分57秒
43 T検定のノンパラメトリック版について 5分21秒
44 one-way ANOVAについて 7分01秒
45 one-way ANOVAのノンパラメトリック版について 2分24秒
46 二元配置分散分析(two-way ANOVA)について 5分41秒
47 検出力検定(power test)について 7分27秒
相関分析を知り回帰を実行しよう
48 二つの数値変数の関係を明らかにする 4分15秒
49 相関分析で何ができるか 1 9分27秒
50 相関分析で何ができるか 2 10分18秒
51 線形回帰の理論 10分34秒
52 Rを使った実際の線形回帰と、多重線形回帰について 1 8分27秒
53 Rを使った実際の線形回帰と、多重線形回帰について 2 6分09秒
54 X項間に相互作用がある状況で回帰を実行する 1 8分17秒
55 X項間に相互作用がある状況で回帰を実行する 2 6分50秒
回帰分析や共線性についての考察
56 回帰分析について 13分32秒
57 線形回帰とANOVAの関係について 3分33秒
58 重回帰分析について 13分15秒
59 共分散分析ANCOVAについて 7分37秒
60 II型の回帰分析、(SMA)または(RMA)について 12分05秒
61 線形回帰の条件 12分50秒
62 多重共線性について 1 12分30秒
63 多重共線性について 2 4分08秒
さまざまな回帰についてのまとめ
64 回帰分析のテクニック 5分37秒
65 主成分回帰について 10分40秒
66 部分的最小二乗回帰PLSについて 7分28秒
67 リッジ回帰について 7分22秒
68 ラッソ回帰について 4分44秒