京都大学データサイエンス講座文系のための統計入門講座

問題の本質は何か、を徹底的に考えたカリキュラムで、現場で役立つスキルやノウハウを習得！

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内容・特徴
到達目標
収録内容
留意事項・備考
価格
お申込み後の流れ

対象者TARGET PERSON

・統計学を初めて学ぶ方・統計の基礎をしっかりと理解したい方・高校数学の統計学を復習から始めたい方・データ分析業務を始めてみたい方

研修内容・特徴OUTLINE・FEATURE

統計学を初めて学ぶ文系の方、高校数学に自信のない方でも、統計学の基礎をしっかりとわかりやすく学ぶことができる統計入門講座を実施いたします。今、様々な場面で、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データ科学”力の高い人材が求められています。統計学はデータ科学の中でコアとなる学問領域の一つであり、統計学の基本的な考え方を正しく理解することは様々な分野の実データを扱う際に必要不可欠です。データに基づいて統計的に正しく推論を行う力は、すべての学問分野で必要とされています。企業でも、データに基づいた戦略立案、各種企画や管理を行うことが当たり前になっており、社会人でも統計学の理解が重要度を増しています。このようなことを踏まえ、本コースでは、統計学を初めて学ぶ文系の方、高校数学に自信がない方でも、統計学の基礎をしっかりとわかりやすく学ぶことができる統計入門講座を実施いたします。統計検定(R)3級の合格レベルの統計学の知識の習得を目指します。京都大学は、2022年（令和4年）に文部科学省から、「数理・データサイエンス・ AI教育の全国展開の推進」拠点大学の一つに選定され、データ科学の教育とそれに必要な調査研究等を行ってきました。データ科学の最先端で研究をされている講師から直接統計学を学べるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。 ※本講座は、統計検定(R)を主催する一般財団法人統計質保証推進協会と教育研究機関などが連携して開講した、統計学の勉強に役立つ「連携セミナー」として認定されています。 ▶無料公開中！（外部リンク） 1-1【イントロダクション】はこちら 1-2【データの種類】はこちら 1-3【演習解説】はこちら受講後に統計検定(R)3級(R)に合格できるレベルを目指しますので、ぜひ統計検定(R)にもチャレンジしてみてください。 ※詳細は統計検定(R)3級の出題範囲をご確認ください。（外部リンク）統計検定３級出題範囲表（2020年4月より実施）＜講師紹介＞新井康平（アライ　コウヘイ）大阪公立大学経営学研究科准教授兼京都大学データサイエンス講座ディレクター田村寛（タムラ　ヒロシ）京都大学国際高等教育院附属データ科学イノベーション教育研究センター教授

到達目標GOAL

①データの分析において重要な概念が身につき、身近な問題解決に活かす力が身についている ②統計学の基本的な用語や概念の定義を問う統計リテラシーが身についている ③統計的推論、具体的な文脈に基づいて統計の活用を問う統計的思考が身についている ④受講後に統計検定(R)3級に合格できるレベルの知識が身についている

収録内容DETAIL

学習時間: 合計約210分

研修プログラム
	内容
	0．ガイダンス講座全体像の説明する 1. データの種類とグラフ表現・量的変数の要約方法　・データのタイプの違いを理解し、それぞれのデータに適した処理法を理解する。　・統計グラフを適切に解釈したり、自ら書いたりすることができるようになる。　・データを適切に集計表に記述すること、また集計表から適切に情報を読み取り、説明することができるようになる。 2．1変数データの分析／2変数データの分析／回帰直線と予測　・データの散らばり、量的な2つの変数の散らばりを、指標を用いて把握し、説明することができるようになる。　・相関関係と因果関係の区別ができるようになる。　・回帰分析の基本事項を理解する。 3．確率　確率変数と確率分布　・確率の意味や基本的な法則を理解し、さまざまな事象の確立を求めたり、確率を用いて考察することができるようになる。　・確率変数の平均・分散・標準偏差等を用いて、基本的な確率分布の特徴が考察できるようになる。 4．データの収集　実験・観察・調査　統計的な推測　・実験や標本調査の意味と必要性を理解し、標本の抽出方法や推定方法について説明することができるようになる。　・標本分布概念を理解し、区間推定と仮説検定に関する基本的な事項を理解する。