社会 人 の ため の データ サイエンス 入門。 無料のオンライン講義「社会人のためのデータサイエンス入門」を受講してみた|まじめな所長@医療介護データ研究所|note

総務省統計局が「データサイエンス演習」、入門に続く実践編、JALなどから講師

社会 人 の ため の データ サイエンス 入門

約1カ月で一通りを学習 データ分析の基本を無料で学べる 総務省が「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講 社会人や大学生が主な対象。 Webサイトから同年7月7日まで受講登録が可能で、誰でも無料で利用できる。 — まじめな所長🧐医療介護データ研究所 iryokaigodb 試しに受けてみましたので、その感想について共有します。 gaccoとは gaccoとは、NTTドコモの子会社である 株 ドコモgaccoが提供するオンライン講義を無料で受けられるウェブサービスです。 「大学教授をはじめとした一流の講師陣による本格的な講義を、誰でも無料で受けられます。 」とのこと! とてもお得なサービスですね。 以下、案内文を抜粋します。 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち"データサイエンス"力の高い人材が求められている。 このようなことを踏まえ、本コースでは"データサイエンス"力の向上を目指し、事例なども踏まえ、データ分析の基本的な知識を学ぶ。 データ分析の基礎知識を教えてくれる講座ということですね! カリキュラムを紹介 カリキュラムは以下の通りです。 第1週:統計データの活用 ・大人がデータサイエンスを学ぶべき理由 ・データサイエンスと統計 ・平均値の見方~事例 1 ・M字カーブの改善効果~事例 2 ・普及率の地域間比較~事例 3 ・付加価値額と非正規職員比率の関係~事例 4 ・スポーツをデータで科学する~事例 5 ・合計特殊出生率の見方~事例 6 ~ ・国際比較データから日本社会を読み解く~事例 7 第2週:統計学の基礎 ・代表値~平均、中央値、最頻値 ・分散、標準偏差 ・四分位、パーセンタイル、箱ひげ図 ・関係の見方、相関係数 ・回帰分析 ・標本分布 ・信頼区間 第3週:データの見方 ・統計表の見方 ・比率の見方 1 ・比率の見方 2 -使い方と注意点 ・時系列データの見方 1 -基礎編 ・時系列データの見方 2 -発展編 ・時系列データの見方 3 -分析編 第4週:公的データの使い方とコースのまとめ ・政府統計とは ・公的データの入手方法 ・e-Statの使い方(人口ピラミッド) ・統計ダッシュボードの使い方 ・地図で見る統計(jSTAT MAP) ・コースのまとめ カリキュラム、良いと思います! 全くデータ分析をしたことがない方からすると、聞きなれない言葉もあったりして、少し難しい印象を受けるかもしれませんが、実際にはそこまで難しい内容は含まれていません。 データ分析の基本を押さえたい方にとっては、良い内容だと思います。 総務省が主催の講座ということで、第4週は、総務省統計局のツール紹介になっています。 人によってはあまり関係ない方もいるかもしれませんが、医療介護業界の人にとっては、総務省統計局のツールはとても活用余地がありますので、その点でも、医療介護業界の方が学ぶのに相性が良いと思います。 スケジュールについて 5 月19日からスタートして、今は、第3週目の講義まで公開されています。 課題というのは、講義の最後に出題されるテストですね。 課題を全て締め切りまでに出すと修了証をもらえるようです。 ただ、特に修了証がいらないという方に関しては、過去の講義も見ることができますので、今から始めても十分追いつくことができます。 公開期限が過ぎると非公開になってしまうようですので、やるなら6月中ですね! コンテンツについて コンテンツは、おもに4つです。 こちらがメインコンテンツですね。 カリキュラムの1項目ごとに1動画という形で、少しの合間時間でも見れるようになっています。 見てみての感想としては・・・ 正直、前半はちょっと堅いかなーと思いました。 総務省が管轄ということで、正確性が大切なことはわかるのですが、とっつきにくさは感じてしまいました・・・。 ただ、後半は、事例を用いた説明が多く、かなり見やすい内容になっていました!また、丁寧に作られていることも感じられて好感が持てました。 スポーツでデータを科学するでは、サッカーの事例を使ってデータ分析の方法を解説してくれていました。 確認テストは、ためになるという感じではないのですが、動画で紹介された内容をちゃんと理解しているかを問うような内容になっています。 おわりに 改めて、「社会人のためのデータサイエンス入門」を受講してみて、データ分析の基本をおさえるには良いコンテンツだと思いました! すこし動画がお堅い印象のため、とっつきにくいのが難点です。 ただ、講師の先生や、テーマによってとっつきにくさのムラがありますので、「この動画は聞き続けるの厳しいなー」と思ったら、飛ばしてしまってもいいと思います。 細切れの動画になっていますので、興味のある部分だけ、とっつきやすいものだけでも十分に参考になると思います。 私も、一通り受講してみようと思いますので、気になった方はぜひ、一緒に試してみてはいかがでしょうか。 医療介護データ研究所では、データに関する話や、医療介護業界に関する話をnoteやで発信しています。 ぜひフォローいただけると嬉しいです。 それではまた!.

次の

【朗報】『データ分析』の基本を無料で学べる 総務省が「社会人のためのデータサイエンス入門」を開講

社会 人 の ため の データ サイエンス 入門

公式から購入できるのはamazonか日本統計協会です。 受講時期を逃してしまった方は、次の開講まで待つか、こちらを参照してみてはいかがでしょうか。 第3週:分析の具体的手法 クロス集計 散布図と相関関係 時系列データの見方、解釈の仕方 第4週:ビジネスにおける予測と分析結果の報告 回帰分析とモデル評価 分析結果の報告 予測・分類等代表的手法と活用場面 第5週:ビジネスでデータサイエンスを実現するために おさらい、 まとめ データ分析に基づく問題解決ケーススタディ データサイエンティストいろいろ 企業でデータサイエンスを実現するためのポイント 所感 講座のレベル 内容は基礎的なものが多かった印象。 一応「社会人のためのデータサイエンス入門」の次に受けるのを想定されているようです。 ただ、中央値や相関係数、分散、回帰分析といった基本的な統計の知識があれば「入門」を受けていなくても特に問題ありませんでした。 内容について 演習といわれている通り基本的な知識はついている前提で、実際にビジネスの場でデータ解析をするときどう進めていけばいいかの手本を示すような内容。 各講義を担当している先生たちは、データサイエンスに携わる専門家・大学教授・ 総務省統計局職員などそうそうたるメンバーでした。 その先生たちが実際に現場で直面したと思われる例え話を聞けたのは、学習している身としては非常に新鮮で楽しかった。 演習問題について 講義というより基本的に演習メインでした。 excelで解いていくのですが、本格的にデータサイエンスを始める人向けにRやpythonで解いた場合のもあってもいいんじゃないかと思った。 一方で意外とexcelでも高度なことができるというのも再認識させられた。 時系列解析でトレンド、季節変動、不規則変動とかに分解できるのなんて知らなかった…。 各weekごとにテストがあるんですが、講義が丁寧なのもあり無事満点をとれました。 修了証の発行が楽しみ。 演習問題 成績 Pythonで解いてみて 本格的にデータサイエンス・機械学習を始めようと思うとやはりpythonやRで柔軟にデータ分析したい。 ということでプログラミングの学習も兼ねてpythonで解いてみました。 コードはこちら。 同じようにpythonの練習を兼ねてやってみようという方が入ればご活用ください。 基本的なコードとかデータの方とかを学習しつつ、解いていったので結構時間がかかってしまいました。 定型的な解析であればエクセルとかのGUIソフトで十分ですね。 もっと複雑な解析とか、予測モデルの細かな調整、モデル内部の把握とかをしようとすると、プログラミングのほうが柔軟で対応できるのでしょうし、pythonでの解析の初歩を経験するという意味ではよかったかと思います。

次の

総務省|「社会人のためのデータサイエンス入門」の受講者募集開始 〜データサイエンス・オンライン講座入門編をリニューアル〜

社会 人 の ため の データ サイエンス 入門

公式から購入できるのはamazonか日本統計協会です。 受講時期を逃してしまった方は、次の開講まで待つか、こちらを参照してみてはいかがでしょうか。 第3週:分析の具体的手法 クロス集計 散布図と相関関係 時系列データの見方、解釈の仕方 第4週:ビジネスにおける予測と分析結果の報告 回帰分析とモデル評価 分析結果の報告 予測・分類等代表的手法と活用場面 第5週:ビジネスでデータサイエンスを実現するために おさらい、 まとめ データ分析に基づく問題解決ケーススタディ データサイエンティストいろいろ 企業でデータサイエンスを実現するためのポイント 所感 講座のレベル 内容は基礎的なものが多かった印象。 一応「社会人のためのデータサイエンス入門」の次に受けるのを想定されているようです。 ただ、中央値や相関係数、分散、回帰分析といった基本的な統計の知識があれば「入門」を受けていなくても特に問題ありませんでした。 内容について 演習といわれている通り基本的な知識はついている前提で、実際にビジネスの場でデータ解析をするときどう進めていけばいいかの手本を示すような内容。 各講義を担当している先生たちは、データサイエンスに携わる専門家・大学教授・ 総務省統計局職員などそうそうたるメンバーでした。 その先生たちが実際に現場で直面したと思われる例え話を聞けたのは、学習している身としては非常に新鮮で楽しかった。 演習問題について 講義というより基本的に演習メインでした。 excelで解いていくのですが、本格的にデータサイエンスを始める人向けにRやpythonで解いた場合のもあってもいいんじゃないかと思った。 一方で意外とexcelでも高度なことができるというのも再認識させられた。 時系列解析でトレンド、季節変動、不規則変動とかに分解できるのなんて知らなかった…。 各weekごとにテストがあるんですが、講義が丁寧なのもあり無事満点をとれました。 修了証の発行が楽しみ。 演習問題 成績 Pythonで解いてみて 本格的にデータサイエンス・機械学習を始めようと思うとやはりpythonやRで柔軟にデータ分析したい。 ということでプログラミングの学習も兼ねてpythonで解いてみました。 コードはこちら。 同じようにpythonの練習を兼ねてやってみようという方が入ればご活用ください。 基本的なコードとかデータの方とかを学習しつつ、解いていったので結構時間がかかってしまいました。 定型的な解析であればエクセルとかのGUIソフトで十分ですね。 もっと複雑な解析とか、予測モデルの細かな調整、モデル内部の把握とかをしようとすると、プログラミングのほうが柔軟で対応できるのでしょうし、pythonでの解析の初歩を経験するという意味ではよかったかと思います。

次の