Tag: データサイエンス

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/business-statistics こんにちは！今日はCourseraで提供されている「ビジネスのための推測統計と予測統計」というコースを紹介します。このコースは、ビジネスプロセスでの不確実性を管理するための分析フレームワークを提供してくれます。私たちの周囲に存在する変動を認識し、記述すること、そしてその変動の中で意思決定を行うためのモデルを作ることが2つの基本テーマです。 このコースは、いくつかのモジュールに分かれており、まずはコースのオリエンテーションから始まります。ここでは、他の受講者や学習環境に慣れ、必要な技術的スキルを習得します。 1つ目のモジュールでは、仮説検定について学びます。日常の広告で見かける「このクリームを使うと80%引き締まる」などの主張が本当かどうかを科学的に検証する方法を身につけます。 2つ目のモジュールでは、2つのサンプルに基づく統計的推測を扱います。例えば、新しい治療法が本当に効果があるのか、もしくは市場にある製品の優劣を比較する方法を学びます。 3つ目のモジュールでは、単回帰分析を取り上げ、例えば、ある職業に就いている人が心臓病のリスクが高い理由を示すデータ解析を通して理解を深めます。 最後のモジュールでは、多変量線形回帰を学びます。次月の売上を予測する際、様々な要因が影響を及ぼす中で、実際に重要な要因を見極める方法に注目します。 このコースを受講することで、ビジネスにおける統計分析力を高め、より良い意思決定ができるようになると感じました。ビジネスで統計を活用したい方には非常にお勧めです！ ぜひ、このコースに挑戦してみてください。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/business-statistics

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/information-visualization-fundamentals こんにちは、皆さん！今日はCourseraで非常に有益なコース「情報ビジュアライゼーション：基礎」についてお話ししたいと思います。このコースは、データを視覚的に表現するための基本的な知識と実践的なスキルを提供します。 このコースの主な目的は、情報ビジュアライゼーションについての基本的な知識を紹介し、データ可視化の設計および高度なアプリケーションを開発するために必要な「語彙」を学生に提供することです。これにより、与えられた問題に対して適切なデザインを考える助けになります。 コースのカリキュラムには、以下の重要なトピックが含まれています： 情報ビジュアライゼーションの紹介 – このセクションでは、ビジュアライゼーションの基本概念とその重要性について学びます。 データ抽象化 – データの抽象化技術に関する知識を深め、複雑なデータを簡潔に表現する方法を学びます。 基本的なグラフとデータ変換 – グラフの種類とそのデータ変換プロセスについて詳しく解説されます。 グラフィカルコンポーネントとマッピング戦略 – 視覚化のコンポーネントと情報のマッピング方法に焦点を当てます。 このコースは視覚化に興味がある人に非常に役立つ内容が盛りだくさんです。特に、データサイエンスやビジュアルデザインに携わっている方には特にお勧めです。実践的なスキルを身に付けることで、将来のプロジェクトに大いに役立つことでしょう。 是非、このコースを受講して、情報ビジュアライゼーションの基礎をマスターしてください！学びを深め、多くの人と知識を共有しましょう。 Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/information-visualization-fundamentals

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/integral-calculus-and-numerical-analysis-for-data-science 皆さん、こんにちは！今日はCourseraで提供されている「データサイエンスのための積分計算と数値解析」というコースについてレビューしたいと思います。このコースは、データサイエンスに興味があるものの、数学の背景が乏しい方や数学が苦手な方を対象にしています。 このコースでは、積分計算の基礎を直感的に理解できるように設計されており、特に以下のトピックに焦点を当てています： 1. **曲線下の面積** – 積分の概念や基本的な積分の計算方法を学び、曲線の下の面積を探ります。 2. **数値解析の導入** – 2つの根の発見方法を用いた数値解析の基本を紹介します。 3. **対角化と特異値分解 (SVD)** – 一般的な行列の分解方法や、特に役立つ特異値分解の理解を深めます。 4. **部分導関数と最急降下法** – 部分導関数の概念や、方向導関数の有用性について学び、高度な統計学に応用します。 このコースは、数学を避けてきた方でも安心して学べるように設計されています。教授陣はわかりやすく説明をしており、ビジュアルを多用した説明が多いため、難しい理論でも直感的に理解できます。 数値解析はデータサイエンスにおいて非常に重要なスキルであり、このコースを修了すれば、次のステップである「データサイエンスのための統計モデリング」コースも自信を持って受講できると思います。 データサイエンスに携わりたい方々には、ぜひこのコースをおすすめします。数学が苦手でも、きっと理解できるようになります！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/integral-calculus-and-numerical-analysis-for-data-science