Pythonデータ分析(統計検定2級対応)

Pythonデータ分析(統計検定2級対応)

  • 個人
    レッスン
  • 集合研修
    講師派遣
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    セミナー
  • e
    ラーニング

統計学(データサイエンス)に関する全般的な知識を習得しながら、Pythonプログラミングを使用したさまざまなデータ分析の方法を学習します。
※Pythonプログラミング講座修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象。

対象
  • 新入社員
  • 若手社員
業種・職種
  • システム開発
  • エンジニア
分野
  • プログラミング
総時間数
  • 25時間
総予算
  • 100,000円〜200,000円
開催地
  • オンライン
  • Winスクール全校で開催
受講に必要なスキル
※Pythonプログラミング講座修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象。

レッスン形態 見積り依頼・申込・ご相談

レッスン
形態
対応状況 見積り依頼・
申込・ご相談
個人
レッスン
オンライン
講座有り

見積り依頼・
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集合研修・
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カリキュラム

Pythonデータ分析(統計検定2級対応)

統計学(データサイエンス)に関する全般的な知識を習得しながら、Pythonプログラミングを使用したデータ分析の方法を学習します。 Pythonプログラミング講座修了者または同程度の知識をお持ちの方が対象です。

No. 講座内容 研修時間
Pythonデータ分析(統計検定2級対応)目次
1 【実機実習】第1章:Pythonを用いたデータ分析
2 【理論解説】第2章:統計に必要な知識
3 【実機実習】第3章:データの取得方法
4 【理論解説】第4章:統計分析の流れ
5 【実機実習】第5章:NumPyを用いたデータ操作
6 【理論解説】第6章:データの種類
7 【理論解説】第7章:尺度の違い
8 【実機実習】第8章:pandasを用いたデータの読み込みと操作
9 【理論解説】第9章:1変数の基本的なグラフ
10 【理論解説】第10章:2変数の基本的なグラフ
11 【理論解説】第11章:質的データの分析
12 【理論解説】第12章:量的データの分析 1
13 【理論解説】第13章:量的データの分析
14 【実機実習】第14章:matplotlibを用いた可視化
15 【理論解説】第15章:分布の特徴- 3つの代表値
16 【理論解説】第16章:分布の特徴- 5数要約
17 【理論解説】第17章:分布の特徴- 散らばりの程度
18 【実機実習】第18章:一変数の記述統計
19 【理論解説】第19章:分布の特徴- 2つの変数の関係
20 【実機実習】第20章:二変数の記述統計
21 【理論解説】第21章:標本分布の考え方
22 【理論解説】第22章:仮説検定の基本
23 【理論解説】第23章:1標本問題
24 【理論解説】第24章:2標本問題
25 【理論解説】第25章:適合度検定と独立性の検定
26 【理論解説】第26章:一元配置分散分析
27 【実機実習】第27章:仮説検定
28 【理論解説】第28章:線形回帰モデル
29 【実機実習】第29章:回帰分析
30 【理論解説】第30章:ベイズ理論
31 【理論解説】第31章:ベイズの定理の利用
32 【理論解説】第32章:ベイズ理論の応用
33 【実機実習】第33章:ベイズ統計の利用

料金

個人
レッスン
1名:171,600円(税込)25時間
集合研修・
講師派遣
1名:時間と共に応相談    円(税込)

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