大学の統計学をマスターしよう！(前編:確率分布) データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学
Why take this course?
🌟 大学の統計学をマスターしよう！（前編：確率分布） 🌟 GroupLayout: 石野博之さんがご指導いただきます。
🚀 データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学講座 🚀
課程概要： Statistic Science is a pivotal field in the rapidly evolving domains of AI and Data Science. Beyond programming and business acumen, a solid grasp of statistical knowledge is indispensable. Let's explore various probability distributions and delve into the fundamentals that underpin data analysis and decision-making.
講座内容：
- 🤳 確率
- 📊 記述統計
- ✍️ 微積分
- 🎲 確率変数
- 🔺 離散型確率分布
- 🔸 連続型確率分布
- 📈 累積分布関数 (CDF)
- 🌀 正規分布 (Normal Distribution)
- 🧐 チェビシェフの不等式と大数の法則
- 🎱 2変数の離散型確率分布
- 📏 X, Yの1次式の期待値 (Expectation)・分散 (Variance)
- 🌈 2変量の連続型確概分布
- 🔁 確率変数の独立
講座の難易度： この講座は、高校数学の基礎をしっかりと理解していることを前提にしております。講座の内容は、統計検定2級程度に余裕を持って合格できるレベルのものです。データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す人々にも、この講座は高度効果的な学びのチャネルとなるでしょう。
学習目標：
- 確率分布の基本から応用までをマスターする。
- 統計検定の基礎を理解し、実際のデータサイエンスや機械学習の問題解決に応用する。
- データの分析と予測モデルの構築における統計的根拠を固める。
講座で得られるメリット：
- 統計学の知識が身について、データをより正確に解釈することができる。
- AIや機械学習モデルの選択と評価における統計的洞察を深める。
- データサイエンティストとしてのキャリアスキルを向上させる。
今すぐ始めることができます！ Statistic Scienceは、現代のAIやData Scienceにおいた「必須」の一つです。この講座を通じて、確率分布に関する知識と技術を身につけ、データサイエンティストや機械学習エンジニアとしてのキャリアに向けて一歩前進しましょう。石野博之さんの専門知識と経験を活かせる、この時期があります。ヨットで始めましょう！
Course Gallery
Loading charts...