Ｅｘｃｅｌ（エクセル）で学ぶデータサイエンス入門講座

商品説明

学習のねらい

ウェブサービスの普及により大量かつ多種のデータが蓄積され、ビッグデータとして活用が盛んになりました。またIoTの進展によりさらに膨大なデータの蓄積が見込まれます。しかしデータはそのままでは単なる数値や文字列であるため、可視化や分析を経てはじめて特徴や意味を見出し、活用が可能になります。
本講座では、データに新たな価値を付加し革新的なサービスやビジネスの創出につながるデータサイエンスの初歩を、統計的手法を中心に学びます。ビッグデータの特性、データの可視化、分析前の処理、各種統計的手法を、身近なExcelを用いて実際にデータ処理を行いながら学習します。
なお、PythonやRなどを使用したプログラミング、機械学習などは含まれていません。

学習期間：2か月

「開講は毎月1日です。希望開講月の前月20日までにお申し込みください。」

対象者・レベル

●製品開発、品質管理、マーケティングなど様々な分野で大量のデータを有効に活用したい方
●基本的なデータ分析を習得したい方
●データサイエンスに興味があるがプログラミングは難しいと感じている方
●MS Excelの基本操作のできる方
●統計学の前提知識は不要です

到達目標

●統計的手法の基礎知識が理解できます。
●初歩的なデータ処理の手法が身に付きます。

学習環境

●Microsoft Excel 2013以降。テキスト説明は2016をベースにしていますので、2016以降または365推奨。

動作環境

テストは全てWebを活用しますので、 受講にはインターネット環境が必要となります。
●パソコンOSとブラウザ：
OS(Windows® ):Windows 10
OS( Mac® ): Mac OSX 10.12.6以上
ブラウザ(Windows® ):Edge 最新版、Firefox 最新版、Chrome 最新版
ブラウザ( Mac® ): Safari 最新版、Chrome 最新版

●スマートフォン／タブレット：
推奨しておりません。

内容紹介

1. 基礎編

第1週　ビッグデータとデータの前処理

　1.1 データサイエンス/データサイエンティストとは
　1.2 ビッグデータとは？
　1.3 データの前処理

第2週　基礎統計量

　2.1 データの種類
　2.2 1変量データの概要をつかむ
　2.3 基本統計量

第3週　クロス集計

　3.1 2変数のデータの概要をつかむ
　3.2 単純集計表とクロス集計表
　3.3 ピボットテーブル
　3.4 ピボットグラフ

第4週.グラフによる可視化

　4.1 グラフによる可視化
　4.2 様々なグラフ
　4.3 グラフの見た目を整える
　4.4 2軸グラフ

 
2. 実践編 

第1週.確率分布

　1.1 2種類の統計学
　1.2 確率変数
　1.3 正規分布と標準正規分布
　1.4 様々な確率分布

第2週　推定と検定

　2.1 推定
　2.2 検定

第3週　回帰分析

　3.1 回帰分析とは
　3.2 単回帰分析
　3.3 重回帰分析

第4週　データ分析実践

　4.1 実務におけるデータ分析の流れ
　4.2 Excelの便利機能