データサイエンス実戦講座［第３回］仮説検定の徹底理解とp値によるリスク対策（後編）

🚀 データサイエンス実戦講座［第３回］仮説検定の徹底理解とp値によるリスク対策（後編）

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🧐 ** statistically speak **- この講座では、データサイエンスの実務における仮説検定の基本から応用までを深く掘り下げ、現実世界の問題解決に直面します。統計学の原理を理解し、アクションプランとリスク対策を立案するスキルを手に入れることで、データに基づいた意思決定能力を高めることが目指します。

📊 第３回のテーマ: 仮説検定

• 製品改良開発など、実際のビジネスプロセスで直面する二値的な問題に対する統計学の視点を適用し、解決策を導き出します。
• 仮説の「真偽」から「正誤」まで、問題解決には4つのケースが存在します。これらに対するアクションプランとリスク対策を習得します。
• データが正規分布に適合しない場面でも、ノンパラメトリック検定を用いて解析することで、より広範な問題に対応できます。
• 統計解析ソフトJASPを使って、実践的な問題解決スキルを養うための演習を行います。

🛠️ 学べる内容:

1. アクションプランとリスク対策の立案 - 検定結果に基づいた意思決定を支えるプロセスを学びます。
2. パラメトリックとノンパラメトリック検定の併用 - 広範なデータセットに対応可能な分析手法を習得します。
3. 統計解析ソフトの活用 - JASPを使った実践的な問題解決を通じて、応用力を身につけます。
4. サンプル問題の解決 - 2サンプル、2サンプル以上、分割表の問題に対して8種類の検定手法を適用してみましょう。

🔍 データサイエンスとは？ - 機械学習やDeep Learning、生成AIなどの最先端技術に直面するためには、基礎的な統計学を理解することが不可欠です。古典的な統計学からベイズ統計学まで、データサイエンスの礎をしっかり押さえることが重要です。

📈 最新のトレンドを理解するために - データ分析の技術が進化し続ける中でも、統計学は常に基本となっています。ビッグデータ時代における進歩を観察し、データサイエンスの世界における自分の位置づくりを深めましょう。

👉 この講座では、統計学の基本から応用的な手法までを体系的に学び、データサイエンスの世界におい、意思決定や予測モデリング、データの信頼性評価など、多岐にわたる分野での実務能力を磨くことができます。

📅 始める時間は？ - 今すぐ登録を開始し、統計学の基礎から応用技術までを身につけ、データサイエンスの世界で役立てる一歩を踏み出しましょう。

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