Doorkeeper

【無料】幸せな人生をつかむために『文系のための統計超入門セミナー』

2024-02-27(火)19:30 - 21:00 JST
オンライン リンクは参加者だけに表示されます。
申し込む

申し込み受付は終了しました

今後イベント情報を受け取る

参加費無料
パスワード:999875(入場可能時刻は開催約5分前からとなります)

6人の参加者

すべて見る
3人のアカウント非公開の参加者

詳細

文系が知りたい内容を凝縮して解りやすく目で見て体感し、理解するための統計的感覚が養える

私たちは日々の生活を送りながら、実はデータを分析していろいろなことを比較し判断しています。「東京のホテルの宿泊費ってだいたい何円くらい?」、「AとBのどちらを選べば良い結果が出るのか?」など、生活のなかには統計やデータサイエンスの考え方がたくさん隠されています。

近年はコンピューターの普及により、誰でも簡単に大量のデータを集められるようになりました。その大量のデータの活用法として、DXやデータサイエンス、AIなど、統計への注目度が大変大きくなっています。企業や研究機関でのデータ分析のニーズも高まっていますが、一方で、数学用語や数式の意味が理解できず、統計に漠然とした苦手意識を持っている方も少なくないのが実情です。

本セミナーでは、統計の全体像をつかみ、ビジネスでどのように統計が使われているのかを学びます。統計の代表的な手法である「記述統計/確率/推定/ランダムサンプル/検定/多変量解析」などについて、企業での実用例を交えながら実務での統計やデータ分析の使い方がイメージできるよう説明します。実際の企業での活用事例を通してデータ分析の手法を理解することで、統計の活用方法を実感できます。

仕事や試験で突然統計が必要になった方も、趣味として統計を学んでみたい方も大歓迎です。あなたの統計・データサイエンスの学習のきっかけをお手伝いします!

セミナー概要

・統計学の歴史・分類
・統計学を使ったデータ分析の手順(平均・中央値・標準偏差)
・データを要約する方法と可視化
・統計学・データサイエンスでできること
・統計についての考え方・哲学
・統計の勉強方法
・もっと統計をわかるための数学的知識は何か
・統計、こんな場面で使える事例集
・統計学・データ分析の学習方法 など
※質問内容やディスカッション内容により、上記内容は変更となることがあります。

対象者

・文系や数学に苦手意識のある方
・統計的な考え方がどんなものか知りたい
・統計やデータサイエンスを使って何かをしてみたいけれど、方法がわからない
・統計、データサイエンスの何が仕事に活用できるのかわからない
・統計初心者にも効率の良い勉強方法が知りたい
・統計・データサイエンスに興味があるけれど、内容がイメージできない
・統計やデータ分析を使う予定はないが、なんとなく気になる

講師紹介

◎伊藤 智也(いとう ともや)
ito200.jpeg

<講師略歴>
筑波大学理工学群数学類 卒業
筑波大学大学院数理物質科学研究群数学学位プログラム博士前期課程 修了
専門領域:統計学 特に高次元の統計データ解析(大規模複雑データ, 主成分分析, 判別分析,漸近理論, データ解析)

大学で専門に研究してきた経験を活かし、従来の基本的な統計学から、近年重要視されている高次元データ(ビッグデータ)の解析まで幅広く対応。
またYouTubeチャンネルで動画を投稿中。現在チャンネル登録者数30,000人以上!(銀の盾欲しいです。)

用意するもの

zoomを用いてセミナーを行いますので、ブラウザが利用できるPCやタブレットなどの環境をご用意ください。

【ご参加にあたって(必ずご確認ください)】

■開場は開催の約5分前となります。それ以前のご入場はお控え下さい。
■開催当日の電話対応はできかねます。お問合せはメール、もしくはお問合せフォームよりお願い致します。
■iPad等タブレットの使用は一部機能が制限される場合がございます。パソコン端末でのご参加を推奨いたします。

■個人情報の取り扱いについて

和から株式会社では、お申込みにて提供いただいた利用目的は次のとおりです。
・お申し込み手続きの実施
・講座等の実施
・お客様との事務連絡
・各種のご案内(メールや電話によるセミナーのご案内など)
※詳しくは下記サイトをご参照ください。
https://wakara.co.jp/privacy

コミュニティについて

だれでも身につくデータサイエンス

だれでも身につくデータサイエンス

■データサイエンティストに文系でもなれる!!数学が苦手でも大丈夫!! 過去には数学ができないと統計・データサイエンスが理解できない時代もありました。 しかし、WAKARAでは社会人向け数学教育の先駆者だったからこそ、統計学・データサイエンスに必要な「概念」を取り出し、Excel、Python、Rといった統計ソフトを活用することで数学が苦手でも「データサイエンティスト」になれるカリキュラムを...

メンバーになる