豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう from Udemy

■このコースのゴール

統計検定3級(R)程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討できる。

■受講後にできるようになることの一例

・基礎的な統計学の全体像が俯瞰できる

・平均、分散、相関係数など主要な統計指標の意味がわかる

・推測統計学における確率の考え方がわかる

・標準正規分布を利用した、推定、検定の考え方を理解する

・問題演習を通して、公式を使った計算が身に付く

・データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できる

※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。

セクション1 コースのご案内

コース概要と目的

コースの全体像

ご挨拶

セクション2 -講義-データの見方を学ぼう

CHAPTER1：統計学とは？で学ぶこと

統計学とは

データの種類

可視化と散布図

CHAPTER1：小テスト

CHAPTER2：データを視覚的に表現するには？で学ぶこと

度数分布表

ヒストグラムと累積度数

CHAPTER2：小テスト

CHAPTER3：データを分析する指標とは？で学ぶこと

重要な統計指標

平均

分布の中心を表す指標（平均値・中央値・最頻値）

CHAPTER3：小テスト（分布の中心を表す指標）

分散・標準偏差

標準化変量

偏差値

変動係数

共分散

相関係数

CHAPTER3：小テスト（相関係数）

このセクションで学んだことチェック

コラム

セクション3 -講義-確率による表現を学ぼう

CHAPTER1：確率とは？で学ぶこと

不確実性と確率

母集団と標本

記述統計学と推測統計学

確率分布

CHAPTER2：正規分布とは？で学ぶこと

正規分布

期待値

標準正規分布

CHAPTER2：小テスト

このSECTIONで学んだことチェック

コラム

セクション4 -講義-推定と検定の考え方を学ぼう

CHAPTER1：推定とは？で学ぶこと

推定とは

標本分布

(参考)中心極限定理

(参考)標本分散・標本標準偏差

点推定

区間推定（母分散既知）

区間推定（母分散未知）

(参考)母分散の区間推定

小テスト①

小テスト②

小テスト③

CHAPTER2：検定とは？で学ぶこと

仮説検定とは

母平均の仮説検定①

母平均の仮説検定②

片側検定

両側検定

(参考)母分散が未知の場合の検定

このSECTIONで学んだことチェック

コラム

セクション5 -演習-演習により知識を定着させよう

演習の注意点

問題①（連続型データと離散型データ）

問題②（グラフの種類）

問題③（折れ線グラフ）

問題④（度数分布表）

問題⑤（ヒストグラム・箱ひげ図）

問題⑥：（基本的な統計指標）

問題⑦：（基本的な統計指標）

問題⑧：（基本的な統計指標）

問題⑨：（基本的な統計指標）

問題⑩：（基本的な統計指標）

問題⑪：（基本的な統計指標）

問題⑫：（標準化変量）

問題⑬：（標準化変量）

問題⑭（偏差値）

問題⑮（変動係数）

問題⑯（帯グラフ）

問題⑰（相関関係・因果関係）

問題⑱（相関関係・因果関係）

問題⑲（クロス集計表）

問題⑳（相関係数）

問題㉑（相関係数）

問題㉒（相関係数）

問題㉓（相関係数）

問題㉔（回帰）

問題㉕（回帰）

問題㉖（回帰）

問題㉗（確率）

問題㉘（確率）

問題㉙（確率）

問題㉚（確率）

問題㉛（独立試行の確率）

問題㉜：（独立試行の確率）

問題㉝（順列）

問題㉞（組み合わせ）

問題㉟（組み合わせ）

問題㊱（組み合わせ）

問題㊲（条件付き確率）

問題㊳（条件付き確率）

問題㊴（条件付き確率）

問題㊵（条件付き確率）

問題㊶（確率の解釈）

問題㊷（確率変数・確率分布）

問題㊸（確率変数・確率分布）

問題㊹（確率変数・確率分布）

問題㊺（正規分布）

問題㊻（正規分布）

問題㊼（正規分布）

問題㊽（二項分布）

問題㊾（調査）

問題50（調査）

問題51（調査）

問題52（研究）

問題53（標本平均）

問題54（信頼区間）

問題55（信頼区間）

問題56（仮説検定）

問題57（仮説検定）

問題58（仮説検定）

問題59（仮説検定）

問題60（仮説検定）

セクション6 今後の指針のご案内

ボーナスレクチャー

What's inside

Learning objectives

統計学の基礎
検定試験に即した演習の解き方

データサイエンスに必要なスキル

統計学の基礎
検定試験に即した演習の解き方
データサイエンスに必要なスキル

Syllabus

この講座の目的と全体像を理解する。

コースの概要と目的、データサイエンスのスキル周りについてお話します。

コースの構成と内容についてお話します。

講師のご挨拶をさせていただきます。

本チャプターで学ぶことをお話します。

統計学とはどういう学問なのかお話します。

統計学でよく扱うデータの種類をお話します。

可視化の概要と散布図についてお話します。

データの件数をまとめる度数分布表についてお話します。

データの件数を可視化するヒストグラムについてお話します。

重要な統計指標の種類をお話します。

算術平均と加重平均についてお話します。

分布の中心を表す３つの指標について、違いをお話します。

データの散らばり具合を表す指標についてお話します。

単位の異なるデータを比較するための指標についてお話します。

標準化変量を組み替えた偏差値についてお話します。

単位差の大きいデータを比較するための指標についてお話します。

２変数間の相関関係を表す指標についてお話します。

相関の大きさを０〜１で数値化した指標についてお話します。

このセクションの要点を振り返りましょう。

仮説検定とはなにか、考え方についてお話します。

確率が扱う世界についてお話します。

データを調査する際の、母集団と標本の違いについてお話します。

記述統計学と推測統計学の違いについてお話します。

確率を使って表現した分布についてお話します。

母平均の仮説検定についてお話します。

最もメジャーな確率分布である正規分布についてお話します。

主に推測統計学における平均である期待値についてお話します。

正規分布を標準化する意味についてお話します。

本セクションで学んだことを振り返りましょう。

推定とはなにか、基本的な考え方についてお話します。

複数の標本における確率分布についてお話します。

中心極限定理の基本的な考え方についてお話します。

各標本における分散・標準偏差の概要についてお話します。

推定の種類についてお話します。

母分散が既知の場合の、母平均の区間推定手順をお話します。

母分散が未知の場合の、母平均の区間推定手順をお話します。

母分散の区間推定について考え方をお話します。

片側検定の考え方についてお話します。

両側検定の考え方についてお話します。

母分散が未知の場合の検定についてお話します。

Traffic lights

Read about what's good

what should give you pause

and possible dealbreakers

Offers comprehensive coverage of topics relevant to the Statistics検定3級, such as descriptive statistics, probability, and inferential statistics

Provides a solid foundation in statistical concepts, including mean, variance, correlation coefficient, and probability, which are essential for data analysis

Starts with the basics of statistics, such as data types and visualization, making it accessible for individuals with limited or no prior experience

Includes a dedicated section with numerous exercises to reinforce learning and develop practical skills in applying statistical formulas and concepts

Explores the broader skill set required for data science, enabling learners to identify and plan their next steps in this field

Explains the concepts of estimation and hypothesis testing using the standard normal distribution, which are fundamental in inferential statistics

Reviews summary

統計学基礎と検定3級対策

受講者によると、このコースは「統計学をゼロから学ぶ」初心者にとって非常に適していると評価されています。特に、「豊富な演習」が用意されている点が好評で、講義で学んだ知識を「実践的に定着」させるのに役立ったという声が多く聞かれます。「統計検定3級レベル」の知識をしっかりと身につけることができ、「検定対策としても有効」だと感じた受講者が多数います。「解説が分かりやすい」ため、統計学に苦手意識があった人でも「無理なく基礎を習得」できたという「肯定的な意見」が目立ちます。「データサイエンスの入り口」としても有用で、「その後の学習の指針」を得られる点も評価されています。全体として、「期待通りの内容」で「満足度が高い」コースと言えるでしょう。

データサイエンスへの第一歩になる。

"データサイエンスを学ぶ上で必須となる統計学の基礎をしっかりと身につけることができました。"

"データサイエンスに必要な統計の考え方が理解でき、今後の学習の方向性が見えました。"

"コースの最後にデータサイエンス周りの話があり、次のステップを考えるのに参考になりました。"

複雑な統計概念も理解しやすい。

"先生の解説がとても丁寧で、難しい統計学の概念もスッと頭に入ってきました。"

"統計に苦手意識がありましたが、講師の説明が分かりやすく、楽しく学習を進めることができました。"

"動画のペースもちょうど良く、図解などもあって視覚的にも理解しやすかったです。"

"専門用語も丁寧に解説されており、統計学の全体像を理解するのに役立ちました。"

統計検定3級レベルの知識が習得できる。

"統計検定3級レベルの知識習得を目的として受講しましたが、まさに目的通りの内容でした。"

"統計検定3級の範囲を網羅しており、試験対策としても非常に役立ちました。無事合格できました。"

"このコースのおかげで、統計検定3級に自信を持って臨むことができました。"

"検定3級の学習にも役立つ内容で、基礎知識をしっかりと身につけることができました。"

問題演習を通じて知識が定着する。

"豊富な演習問題で実践的に知識を定着させることができた。問題を解く中で、統計学の概念がより深く理解できた。"

"講義で学んだ知識を、豊富な演習問題でしっかりと定着させることが出来ました。統計検定3級の対策にもなりました。"

"たくさんの演習問題に取り組めたので、講義を聞いただけで終わらず、しっかりと知識が身につきました。"

"統計検定3級対策に最適。演習問題数が豊富で、手計算での解法もしっかり学べるため、試験対策として非常に有効だと感じた。"

統計学未経験者でも無理なく始められる。

"統計学を全く知らない初心者だったのですが、とても分かりやすく理解が進みました。"

"統計学入門と銘打っているだけあり、本当にゼロから丁寧な解説で、とても理解しやすかったです。"

"統計学を全く学んだことのない人でも、最後まで挫折せずに受講できる内容だと思います。"

"統計学を初めて学ぶため、ゼロからしっかり学びたいと思い受講しました。期待通りの内容で、基礎を固めることができました。"

Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in 豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう with these activities:

高校数学の復習

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統計学の基礎となる数学の知識を復習し、コースへの理解を深めます。

Show steps

高校数学の教科書や参考書を見直す。
確率、順列、組み合わせに関する問題を解く。
関数とグラフに関する基本的な概念を確認する。

統計学入門

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統計学の基礎を学ぶために、入門書を読み、コースへの準備をします。

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Show steps

統計学入門の目次を確認する。
確率分布、推定、検定に関する章を読む。
例題を解き、理解度を確認する。

統計検定3級の過去問を解く

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統計検定3級の過去問を解くことで、コースで学んだ知識を定着させ、実践的なスキルを向上させます。

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統計検定3級の過去問を入手する。
時間を計りながら過去問を解く。
解答を確認し、間違えた箇所を復習する。

Four other activities

Expand to see all activities and additional details

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統計学の勉強会に参加する

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他の受講生と勉強会に参加し、互いに教え合うことで理解を深め、モチベーションを維持します。

Show steps

統計学の勉強会を探す。
勉強会に参加し、積極的に質問や議論をする。
学んだことをまとめ、復習する。

統計学の用語集を作成する

Show steps

コースで学んだ統計学の用語をまとめ、自分なりの用語集を作成することで、理解を深め、知識を整理します。

Show steps

コースで学んだ統計学の用語をリストアップする。
各用語の意味を調べ、わかりやすく説明を記述する。
用語集を整理し、必要に応じて図や表を追加する。

身近なデータの分析

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身近なデータを収集し、コースで学んだ統計学の知識を使って分析することで、実践的なスキルを向上させます。

Show steps

分析したい身近なデータを選ぶ。
データを収集し、整理する。
統計指標を計算し、グラフを作成する。
分析結果をまとめ、考察する。

統計学が最強の学問である

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統計学の応用例を学び、コースで学んだ知識の価値を再認識します。

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Show steps

統計学が最強の学問であるの目次を確認する。
興味のある応用例に関する章を読む。
学んだことをまとめ、自分の仕事や生活にどのように応用できるかを考える。

Career center

Learners who complete 豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう will develop knowledge and skills that may be useful to these careers:

データアナリスト

データアナリストは、統計的手法やデータ分析ツールを用いて、ビジネス上の課題解決や意思決定を支援する役割を担います。このコースでは、統計検定3級(R)レベルの統計知識を習得し、平均、分散、相関係数などの主要な統計指標の意味を理解することができます。データアナリストとして、データの種類を理解し、データの可視化や分析を通じて、有益な情報を引き出すために、このコースで統計学の基礎をしっかりと身につけることは非常に有効です。また、推定や検定の考え方を学ぶことで、データに基づいた意思決定を支援する能力が向上します。問題演習を通して公式を使った計算を身につけることも、データ分析の実践において役立ちます。

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マーケティングアナリスト

マーケティングアナリストは、市場調査や顧客データなどを分析し、マーケティング戦略の立案や効果測定を行う仕事です。このコースで学べる統計学の基礎知識は、マーケティングデータの分析に不可欠です。データの種類や可視化、統計指標の理解といった基礎知識は、マーケティングデータを正しく解釈し、戦略に活かすために役立ちます。特に、相関係数の概念を理解することで、マーケティング施策と売上との関連性を分析したり、顧客属性と購買行動の関連性を分析したりすることができます。このコースを通して、データに基づいたマーケティング戦略を立案し、効果測定を行うための基盤を築くことができるでしょう。

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リサーチアナリスト

リサーチアナリストは、市場調査や学術研究など、様々な分野でデータ収集・分析を行い、その結果を報告する役割を担います。このコースでは、統計学の基礎を習得し、データの種類や可視化、統計指標の理解など、リサーチに必要な知識を幅広く学ぶことができます。特に、記述統計学と推測統計学の違いを理解することは、リサーチの目的やデータに合わせて適切な分析手法を選択するために重要です。また、推定や検定の考え方を学ぶことで、データの信頼性を評価し、より客観的な結論を導き出すことができます。問題演習を通じて、統計的な計算スキルを向上させることは、実際のデータ分析業務に役立ちます。

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経営企画

経営企画は、企業の戦略立案や事業計画の策定、経営課題の分析などを行う重要な役割です。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、経営判断をサポートするためのデータ分析に役立ちます。平均、分散、相関係数などの統計指標を理解し、データの傾向や関連性を把握することで、より客観的な視点から経営戦略を立案することができます。また、推定や検定の概念を理解することで、将来予測やリスク評価の精度を高めることができます。このコースを通じて、データに基づいた意思決定を支援し、企業の成長に貢献するための基礎を築くことができるでしょう。

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金融アナリスト

金融アナリストの仕事は、金融市場や企業財務のデータを分析し、投資判断やリスク管理を行うことです。このコースで習得できる統計学の基礎知識は、金融データの分析に不可欠です。特に、確率分布や推定、検定の概念は、リスク評価やポートフォリオ分析に役立ちます。正規分布や標準正規分布を理解することで、金融商品の価格変動リスクを評価したり、将来のリターンを予測したりすることができます。問題演習を通して公式を使った計算を身につけることは、実際の金融データ分析において非常に役立ちます。金融アナリストとして、データに基づいた投資判断を行うために、このコースで統計学の基礎をしっかりと身につけることは非常に有効です。

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品質管理

品質管理の役割は、製品やサービスの品質を維持・向上させるために、データを収集・分析し、改善策を実行することです。このコースで学ぶ統計学の知識は、品質管理の業務において非常に役立ちます。特に、データの種類や可視化、統計指標の理解は、品質に関するデータを正しく把握し、問題点を特定するために重要です。また、推定や検定の考え方を学ぶことで、品質改善の効果を客観的に評価することができます。問題演習を通じて、統計的な計算スキルを向上させることは、実際の品質管理業務において、データに基づいた意思決定を支援します。

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サプライチェーンアナリスト

サプライチェーンアナリストは、原材料の調達から製品の配送まで、サプライチェーン全体の効率化と最適化を目指す仕事です。このコースで習得する統計学の知識は、需要予測、在庫管理、物流最適化といった業務に役立ちます。特に、データの種類や可視化、統計指標の理解は、サプライチェーンにおける様々なデータを分析し、ボトルネックを特定するために重要です。また、推定や検定の考え方を学ぶことで、需要予測の精度を高めたり、在庫レベルの最適化を図ったりすることができます。問題演習を通じて、統計的な計算スキルを向上させることは、実際のサプライチェーン最適化業務において役立ちます。

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人事アナリスト

人事アナリストは、従業員のパフォーマンスデータや採用データなどを分析し、人事戦略の改善や人材育成の最適化を行う役割を担います。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、人事データの分析に役立ちます。従業員の満足度調査や離職率分析などにおいて、平均、分散、相関係数などの統計指標を理解し、データの傾向や関連性を把握することで、より効果的な人事戦略を立案することができます。推定や検定の概念を理解することで、人事施策の効果を客観的に評価することができます。このコースを通じて、データに基づいた人事戦略を立案し、組織の活性化に貢献するためのスキルを身につけることができます。

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研究開発

研究開発の仕事は、新しい技術や製品を開発するために、実験データの収集・分析を行うことです。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、実験データの分析に不可欠です。データの種類や可視化、統計指標の理解は、実験結果を正しく解釈し、仮説を検証するために役立ちます。特に、推定や検定の考え方を学ぶことで、実験データの信頼性を評価し、より客観的な結論を導き出すことができます。問題演習を通じて、統計的な計算スキルを向上させることは、実験データの分析業務において非常に役立ちます。研究開発者として、データに基づいた研究を進めるために、統計学の基礎を身につけることは非常に有益です。

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コンサルタント

コンサルタントは、企業の経営課題を解決するために、データ分析や調査を行い、改善策を提案する仕事です。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、データに基づいた提案を行うために役立ちます。クライアントの業界や企業のデータを分析し、課題を特定したり、改善策の効果を予測したりするために、統計的な知識は不可欠です。特に、平均、分散、相関係数などの統計指標を理解し、データの傾向や関連性を把握することは重要です。このコースを通して、データに基づいた客観的な視点から、クライアントの課題解決を支援するための基礎を築くことができます。コンサルタントとして成功するために、統計学の知識は強力な武器となります。

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公务员

公務員の仕事は多岐にわたりますが、政策立案や行政運営において、統計データに基づいた意思決定が求められる場面が多くあります。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、政策の効果測定や課題分析に役立ちます。人口統計、経済統計、社会統計など、様々なデータを理解し、分析することで、より効果的な政策を立案することができます。また、統計的な知識は、予算配分や資源配分といった行政運営においても重要です。このコースを通して、データに基づいた客観的な視点から、行政運営を支援するための基礎を築くことができます。公務員として、社会に貢献するために、統計学の知識は役に立つでしょう。

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教員

教員、特に数学や理科系の科目を担当する教員にとって、統計学の知識は授業内容をより深く理解し、生徒にわかりやすく説明するために役立ちます。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、生徒の学習状況を分析したり、授業の効果を測定したりする際にも活用できます。成績の分布や相関関係などを分析することで、生徒の理解度を把握し、個別の指導計画を立てることも可能です。また、統計的な知識は、教育に関する研究論文を理解したり、自身で研究を行う際にも役立ちます。教員として、生徒の成長を支援するために、統計学の知識を身につけることは大きなメリットとなります。

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システムエンジニア

システムエンジニアは、システムの開発や運用において、パフォーマンスデータやログデータを分析する機会があります。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、システムのボトルネックを特定したり、障害の原因を特定したりする際に役立ちます。例えば、サーバーのCPU使用率やメモリ使用量などのデータを分析し、異常値を検出したり、傾向を把握したりすることで、システムの問題を早期に発見することができます。また、統計的な知識は、システムの性能改善やリソース最適化にも役立ちます。システムエンジニアとして、より効率的で安定したシステムを構築・運用するために、統計学の知識を身につけることは有益です。

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Webアナリスト

Webアナリストは、ウェブサイトのアクセスデータやユーザー行動データを分析し、ウェブサイトの改善やマーケティング戦略の最適化を行う仕事です。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、ウェブサイトのデータを分析する際に役立ちます。アクセス数、滞在時間、コンバージョン率など、様々なデータを分析し、ユーザーの行動パターンを把握することで、ウェブサイトの課題を特定したり、改善策の効果を予測したりすることができます。特に、A/Bテストの結果を分析する際には、統計的な知識が不可欠です。このコースを通して、データに基づいたウェブサイト改善を行い、ビジネスの成長に貢献するための基礎を築くことができます。

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记者

記者として、社会の様々な出来事を報道する際、統計データに基づいた客観的な報道が求められることがあります。例えば、犯罪統計、経済統計、人口統計など、様々なデータを理解し、分析することで、記事の信頼性を高めることができます。また、統計的な知識は、世論調査の結果を解釈したり、選挙結果を分析したりする際にも役立ちます。このコースで学ぶ統計学の基礎知識は、記事の内容をより深く理解し、読者にわかりやすく伝えるために役立ちます。問題演習を通して、統計的な計算スキルを向上させることは、実際の報道活動において、データに基づいた客観的な報道を支援します。

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Reading list

We've selected two books that we think will supplement your learning. Use these to develop background knowledge, enrich your coursework, and gain a deeper understanding of the topics covered in 豊富な演習でゼロから学ぶ統計学入門コース｜検定3級レベルの知識をしっかり習得しよう.

統計学が最強の学問である[数学編]

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統計学の考え方や応用例をわかりやすく解説した書籍です。この本は、統計学がビジネスや社会においてどのように役立つかを具体的に示しており、コースで学んだ知識を実社会に応用するためのヒントを与えてくれます。統計学の面白さを知るための導入書としても最適です。統計学の可能性を広げるのに役立ちます。

統計学が最強の学問である[数学編]――データ分析と機械学習のための新しい教科書

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