データサイエンティスト検定リテラシーレベル対策パート1 ― データを読み、統計と機械学習の基本を計算で説明する

無料

獲得できるスキル DS検定

学習時間目安 3時間5分

テスト時間約20分

対象者

すべての方

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概要

データを使う仕事への転職を目指す人に向けた、データサイエンティスト検定リテラシーレベル（DS検定★）の対策講座です。試験の形式と4つのスキル領域から始め、社会で使われるデータの種類、平均・中央値・標準偏差、相関と因果と標本の取り方、条件付き確率と検定の考え方、ベクトル・行列・微分・集合、目的に合うグラフの選び方、機械学習の種類と評価指標までを、自作の例題を手で解きながら学びます。用語を覚えるだけでなく、なぜその答えになるのかを説明できることを目指します。

提供株式会社シンシア

レクチャー

#1 試験の全体像と学び方 ― 100問100分のCBTと、4つのスキル領域をつかむ

未完了

試験の形式（選択式・CBT・100問100分）と合格ラインの目安
出題範囲の4つの領域とモデルカリキュラム
資格が転職でどう役に立つか
パート1とパート2の地図と、学習計画の立て方

#2 社会の中のデータとAI ― データの種類と、活用の広がりを説明する

未完了

データ量の増加とAIの進化、データ駆動型社会
構造化データと非構造化データ、1次データと2次データ
メタデータ、オープンデータ、アノテーション
データ・AIの活用領域と、使い方の分け方

#3 データを読む ― 代表値とばらつきを、手で計算して確かめる

未完了

ヒストグラムで分布の形を見る
平均値・中央値・最頻値の計算と使い分け
分散・標準偏差の計算と、標準化・偏差値
箱ひげ図の読み方と、測った値の誤差

#4 相関と因果、標本の取り方 ― 数字の関係を正しく読み、偏りを見抜く

未完了

散布図と相関係数（−1から1）の読み方
相関と因果の違い、擬似相関と交絡
母集団と標本、全数調査と標本調査
単純無作為抽出・層別抽出・多段抽出と、標本の偏り

#5 確率と推定・検定 ― 条件付き確率と、検定の考え方をつかむ

未完了

確率と期待値の計算
条件付き確率と、もとの割合の大切さ
正規分布と、標準誤差による推定
仮説検定（p値・有意水準・2種類の誤り）とA/Bテスト

#6 数学の基礎 ― ベクトル・行列・微分・集合を、分析の道具として読む

未完了

ベクトルと内積、行列と行列の積
微分で傾きを求め、勾配降下法の考え方をつかむ
集合（和集合・積集合）とベン図の人数の計算
順列・組合せと、対数の意味

#7 データの可視化 ― 目的に合うグラフを選び、誤解を招く表現を見抜く

未完了

目的に合うグラフの選び方（棒・折れ線・散布図・ヒートマップ・箱ひげ図）
条件をそろえた比較（1人あたり・前後・A/Bテスト）
誤解を招く表現（軸の切り取り・立体・チャートジャンク）
伝えたいことを1つに絞る見せ方

#8 機械学習の基本 ― 学び方の種類と、評価指標を計算で確かめる

未完了

教師あり学習（回帰・分類）・教師なし学習・強化学習
過学習と、学習用・検証用・テスト用のデータの分け方
混同行列と、正解率・適合率・再現率・F値の計算
回帰の評価（MSE・RMSE）と、深層学習・生成AIの基本

学習開始日

学習完了日

未獲得

コース完了数

0 / 8

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