データサイエンスの基礎を数学やプログラミングの知識なしでも学べる基礎講座です！
「組織内にデータサイエンスがわかる人材が不足している…」
「DXの一環でデータサイエンスの学習をしたいが何から始めればいいのか…」
「データサイエンティスト側とのコミュニケーションに苦労している…」
「若手社員からデータサイエンスに疎い人材と思われたくない…」
などなど、AIやデータサイエンスのビジネスへの普及するなかで、上記のような悩みや苦労を抱える人が少なくありません。
昨今のDX/デジタル化への強いニーズもあり、このような場面は今後も増えていくと予想されます。
本コースでは上記のような悩みや苦労を踏まえ、ビジネスとデータサイエンスの「橋渡し役」となるべく、現代の一般教養でもあるデータサイエンスの基礎を学んでいきます。
本コースを通じて以下のようなことを「語れる」ようになります。
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データサイエンスの基礎を数学やプログラミングの知識なしでも学べる基礎講座です！
「組織内にデータサイエンスがわかる人材が不足している…」
「DXの一環でデータサイエンスの学習をしたいが何から始めればいいのか…」
「データサイエンティスト側とのコミュニケーションに苦労している…」
「若手社員からデータサイエンスに疎い人材と思われたくない…」
などなど、AIやデータサイエンスのビジネスへの普及するなかで、上記のような悩みや苦労を抱える人が少なくありません。
昨今のDX/デジタル化への強いニーズもあり、このような場面は今後も増えていくと予想されます。
本コースでは上記のような悩みや苦労を踏まえ、ビジネスとデータサイエンスの「橋渡し役」となるべく、現代の一般教養でもあるデータサイエンスの基礎を学んでいきます。
本コースを通じて以下のようなことを「語れる」ようになります。
データサイエンスの基礎を数学やプログラミングの知識なしでも学べる基礎講座です！
「組織内にデータサイエンスがわかる人材が不足している…」
「DXの一環でデータサイエンスの学習をしたいが何から始めればいいのか…」
「データサイエンティスト側とのコミュニケーションに苦労している…」
「若手社員からデータサイエンスに疎い人材と思われたくない…」
などなど、AIやデータサイエンスのビジネスへの普及するなかで、上記のような悩みや苦労を抱える人が少なくありません。
昨今のDX/デジタル化への強いニーズもあり、このような場面は今後も増えていくと予想されます。
本コースでは上記のような悩みや苦労を踏まえ、ビジネスとデータサイエンスの「橋渡し役」となるべく、現代の一般教養でもあるデータサイエンスの基礎を学んでいきます。
本コースを通じて以下のようなことを「語れる」ようになります。
データサイエンスにおける「モデル」とは？
単純で制約的なモデルと複雑で柔軟なモデルの違いとは？
データサイエンスの板挟み問題―未学習と過学習とは？
ノンパラメトリック法とパラメトリック法の違いは？
モデルにはどのような種類がある？（教師あり/なし、回帰（線形回帰・非線形回帰）/分類、クラスタリング/次元削減）
テストデータを確保するための交差検証法とは？
回帰モデルの評価における注意点は？（テストMSE、未学習と過学習）
分類モデルの評価における注意点は？（テスト誤分類率、閾値、混同行列、ROC曲線/AUC）
また、本コースはデータサイエンスの初心者の方を対象としており、数学やプログラミングの知識がなくても学習できるよう設計されています。
ぜひお気軽にご受講ください！
この機会にぜひ一緒に教養としてのデータサイエンスの知識を身につけましょう。
What's inside
Learning objectives
- データサイエンスに関する基礎知識・ノウハウ
- データサイエンスの全体像
- モデル（分析モデル）の推定方法
- 各モデル（分析モデル）の特徴
- 回帰モデルの評価指標
- 分類モデルの評価指標
- データサイエンスに関する基礎知識・ノウハウ
- データサイエンスの全体像
- モデル（分析モデル）の推定方法
- 各モデル（分析モデル）の特徴
- 回帰モデルの評価指標
- 分類モデルの評価指標
Syllabus
本コースは『文系社員向けデータサイエンス基礎講座』です。 はじめに、このコースの概要についてご紹介します。
コースの全体像
コースの対象者
コースの特徴
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Syllabus
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Reviews summary
文系のためのデータサイエンス基礎
グラフ作成に役立つ付属資料
データサイエンスの地図が得られる
専門用語を避け具体例で解説
数学やプログラミング知識不要
Activities
統計学の基礎を復習する
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統計学の基礎を復習することで、データサイエンスの概念をより深く理解し、コースの学習効果を高めます。
Show steps
-
高校や大学の統計学の教科書や参考書を読み返す。
-
統計学の基本的な概念に関するオンラインクイズや練習問題を解く。
-
統計学の用語集を作成し、重要な用語の意味を理解する。
統計学入門を読む
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統計学の入門書を読むことで、データサイエンスに必要な統計学の基礎知識を習得し、コースの理解を深めます。
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Melania
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Show steps
-
書籍を購入または図書館で借りる。
-
各章を丁寧に読み、重要なポイントをノートにまとめる。
-
章末の問題を解いて理解度を確認する。
データサイエンス勉強会に参加する
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他の学習者と知識を共有し、議論することで、理解を深め、新たな視点を得ることができます。
Show steps
-
オンラインまたはオフラインのデータサイエンス勉強会を探す。
-
勉強会に参加し、積極的に質問や意見交換を行う。
-
勉強会で学んだことを復習し、自分の知識として定着させる。
Four other activities
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学んだ内容をブログ記事にまとめる
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学んだ内容をアウトプットすることで、理解を深め、記憶を定着させることができます。また、ブログ記事として公開することで、他の学習者と知識を共有することができます。
Show steps
-
コースで学んだ内容を整理し、ブログ記事の構成を考える。
-
ブログ記事を執筆し、図や表などを活用してわかりやすく説明する。
-
ブログ記事を公開し、読者からのフィードバックを参考にする。
生成AIを活用したグラフ作成プロジェクト
Show steps
コースで学んだ生成AIプロンプトを活用して、実際にグラフを作成するプロジェクトに取り組むことで、実践的なスキルを習得し、理解を深めます。
Show steps
-
興味のあるデータセットを見つける。
-
コースで学んだプロンプトを参考に、グラフ作成のためのプロンプトを作成する。
-
生成AIツールを使ってグラフを作成し、結果を分析する。
-
プロジェクトの成果をまとめ、発表する。
Pythonデータサイエンスハンドブックを読む
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Pythonのデータサイエンスハンドブックを読むことで、データ分析に必要なプログラミングスキルを習得し、実践的な応用力を高めます。
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Pythonデータサイエンスハンドブック第2版
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-
書籍を購入またはオンラインでアクセスする。
-
各章を読み、コード例を実際に実行してみる。
-
自分のデータセットを使って、書籍で学んだ手法を試してみる。
データサイエンス初心者の質問に答える
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他の学習者を教えることで、自分の理解を深め、知識を定着させることができます。また、教える過程で新たな発見があるかもしれません。
Show steps
-
オンラインフォーラムやSNSなどで、データサイエンスに関する質問を探す。
-
質問に丁寧に答え、理解を助けるための情報を提供する。
-
質問者からのフィードバックを参考に、自分の知識を改善する。
統計学の基礎を復習する
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統計学の基礎を復習することで、データサイエンスの概念をより深く理解し、コースの学習効果を高めます。
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- 高校や大学の統計学の教科書や参考書を読み返す。
- 統計学の基本的な概念に関するオンラインクイズや練習問題を解く。
- 統計学の用語集を作成し、重要な用語の意味を理解する。
統計学入門を読む
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統計学の入門書を読むことで、データサイエンスに必要な統計学の基礎知識を習得し、コースの理解を深めます。
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- 書籍を購入または図書館で借りる。
- 各章を丁寧に読み、重要なポイントをノートにまとめる。
- 章末の問題を解いて理解度を確認する。
データサイエンス勉強会に参加する
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他の学習者と知識を共有し、議論することで、理解を深め、新たな視点を得ることができます。
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- オンラインまたはオフラインのデータサイエンス勉強会を探す。
- 勉強会に参加し、積極的に質問や意見交換を行う。
- 勉強会で学んだことを復習し、自分の知識として定着させる。
学んだ内容をブログ記事にまとめる
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学んだ内容をアウトプットすることで、理解を深め、記憶を定着させることができます。また、ブログ記事として公開することで、他の学習者と知識を共有することができます。
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- コースで学んだ内容を整理し、ブログ記事の構成を考える。
- ブログ記事を執筆し、図や表などを活用してわかりやすく説明する。
- ブログ記事を公開し、読者からのフィードバックを参考にする。
生成AIを活用したグラフ作成プロジェクト
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コースで学んだ生成AIプロンプトを活用して、実際にグラフを作成するプロジェクトに取り組むことで、実践的なスキルを習得し、理解を深めます。
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- 興味のあるデータセットを見つける。
- コースで学んだプロンプトを参考に、グラフ作成のためのプロンプトを作成する。
- 生成AIツールを使ってグラフを作成し、結果を分析する。
- プロジェクトの成果をまとめ、発表する。
Pythonデータサイエンスハンドブックを読む
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Pythonのデータサイエンスハンドブックを読むことで、データ分析に必要なプログラミングスキルを習得し、実践的な応用力を高めます。
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- 各章を読み、コード例を実際に実行してみる。
- 自分のデータセットを使って、書籍で学んだ手法を試してみる。
データサイエンス初心者の質問に答える
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他の学習者を教えることで、自分の理解を深め、知識を定着させることができます。また、教える過程で新たな発見があるかもしれません。
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- オンラインフォーラムやSNSなどで、データサイエンスに関する質問を探す。
- 質問に丁寧に答え、理解を助けるための情報を提供する。
- 質問者からのフィードバックを参考に、自分の知識を改善する。
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