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Mathematics

確率と統計 101

いよいよ皆のための確率と統計講義が来ました!理論とコーディング実習を通じて、次々と確率と統計の原理について学びます。

  • 루비네코딩
확률과-통계
통계분석
Probability and Statistics
Big Data
Python

学習した受講者のレビュー

こんなことが学べます

  • 確率論

  • 統計/予測分析

  • 統計モデリング

  • Python / R使用分析

難しいだけだった確率と統計はもうおしまい!
データサイエンスキャリアのために一歩一歩学んでみましょう ✏️

誰でも簡単に学べる
確率と統計

  • 確率と統計に対する自信UP
  • 宇宙語のような統計用語への拒否感ZERO
  • PythonとRコーディングによる分析能力UP
  • データサイエンスキャリアのためのSKILL UP

もしかして皆さんのお悩みではありませんか?

確率と統計を学びたいのですが
数学自体がとても難しく感じられます。

データサイエンスの基礎を築き、
データ分析の原理も知りたいです。

非専攻者なので、私が果たして数学を
勉強できるか心配です。

理論をただ延々と説明するだけの講義より
実際の活用法も教えてくれる講義を受けたいです。


この講義では
このような内容を学びます。

用語の100%ハングル化理論と実習を交互に行いながら実力を積み上げ
簡単なトピックから上級トピックまで着実にstep by step
PythonとR二つの言語で提供される50編の実習コード

  • [[STRONG_1]]💡[[/STRONG_2]][[STRONG_2]]非専攻者/初心者[[/STRONG_2]]でも挑戦できます。
  • 💡講義スライド700+ page PDFファイルを提供します。
  • 💡 PythonとRの実習コード50編を提供します。
  • 💡 確率と統計をマスターして、数学への恐怖心を吹き飛ばしましょう!

  • 確率論:確率の定義と特性、確率変数、離散確率と連続確率、確率分布関数、結合確率。
  • 統計分析:記述統計と推測統計、標本と母集団、標本抽出方法、信頼区間、仮説検定の原理、t検定、カイ二乗検定、分散検定、分散比検定、相関性分析、分散分析(ANOVA)、可視化の原理。
  • 予測分析:線形回帰モデルの最適化、残差とレバレッジ、AIC情報量、VIF、多重共線性、ダミー変数、Ridge回帰、Lasso回帰、ポアソン回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰、混同行列。
  • 統計モデリング:主成分分析(PCA)、主成分の活用、因子分析(Factor Analysis)、マルコフ連鎖、マルコフ決定過程、ベイジアン統計、マルコフ連鎖モンテカルロ、隠れマルコフモデル(HMM)。

この講義を作った人
ルビネコーディング - James先生(イリノイ大学PhD)

  • 現)H リサーチ研究所長
  • 元)量子コンピュータ研究所研究員
  • 元)核物理研究所研究員
  • 元)サムスン系列会社エンジニア
  • 最近10年余りにわたる人工知能、ビッグデータ、ブロックチェーン講義&コンサルティング

Q&A 💬

Q. 確率と統計はなぜ学ぶのですか?

ChatGPTのような人工知能が日進月歩で発展し、世界を変えていっています。ご存知でしょうか?自然言語人工知能は確率と統計モデルから始まったということを!データサイエンティストになるには、確率と統計は選択ではなく必須です。

Q. 私は非専攻者ですが、どの程度の数学知識が必要でしょうか?

高校卒業者または大学1年生レベルの数学知識があれば十分です。理工系専攻者レベルの数学知識を前提とはしません。

Q. 実習例はPythonとRの2つの言語で提供されていますが、どちらの言語がより良いでしょうか?

それぞれの言語の特長を活かして実習を進めます。どちらか一方だけを選択していただいても十分です。ここ数年の傾向はPythonが優勢なので、この点を考慮していただければと思います。

Q. 多くの実習例文が提供されることは分かりますが、代わりに理論が不十分ではありませんか?

絶対にそんなことはありません!理論講義では必ず必要な数式と概念を中心に原理を説明します。専攻者も難しい専門書を読む前に私たちの講義を受講していただければ、きっと役に立ちます。

Q. 事前知識は必要ですか?

この講義では、PythonとRの基礎文法については扱いません。基本的なコーディング知識と配列、データフレーム、可視化などの知識があれば、より理解しやすくなります。

こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • 確率と統計の基礎をしっかり固めたい人

  • データサイエンスに興味がある方

  • コーディングを通じて分析と統計モデリング能力を築きたい人

前提知識、
必要でしょうか?

  • Python基礎文法

  • R基礎文法

こんにちは
です。

1,078

受講生

58

受講レビュー

10

回答

4.9

講座評価

7

講座

루비와 James 쌤이 만들어가는 데이터분석, 인공지능, 코딩 교실입니다.  

많은 관심 부탁해요~~ 😊 🙇‍♂️ 🙏

루비네 코딩 유튜브

 

 

 

カリキュラム

全体

94件 ∙ (15時間 29分)

講座資料(こうぎしりょう):

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受講レビュー

全体

10件

4.9

10件の受講レビュー

  • 박명규님의 프로필 이미지
    박명규

    受講レビュー 7

    平均評価 4.0

    5

    100% 受講後に作成

    다른 어떤 강의 보다 넓게 볼 수 있어서 좋았습니다. 세부 사항은 찾아가며 공부하면 될 것 같습니다. 강사님께 감사드립니다.

    • 루비네 코딩
      知識共有者

      수강평 감사합니다 ^^

  • 김성복님의 프로필 이미지
    김성복

    受講レビュー 4

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    • 루비네 코딩
      知識共有者

      수강평 감사합니다 ^^ 더 좋은 강의를 만들기 위해서 노력하겠습니다~

  • vuuuuuv님의 프로필 이미지
    vuuuuuv

    受講レビュー 14

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

    • 루비네 코딩
      知識共有者

      수강평 감사합니다 ^^ 더 좋은 강의를 만들기 위해서 노력하겠습니다~

  • 이현승님의 프로필 이미지
    이현승

    受講レビュー 7

    平均評価 5.0

    5

    61% 受講後に作成

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    김재원

    受講レビュー 5

    平均評価 5.0

    5

    100% 受講後に作成

¥9,036

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