
実戦プロジェクトで学ぶデータアプリ作り with Python & Streamlit
루비네코딩
5つの実践プロジェクトを通して、データ・機械学習Webアプリケーションの開発方法を学びます。PythonとStreamlitでWebアプリケーションを手軽に素早く制作し、デプロイできます。(2025年6月更新)
초급
Python, streamlit

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 ✏️
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。
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
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。
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
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受講生
67
受講レビュー
11
回答
4.8
講座評価
7
講座
全体
94件 ∙ (15時間 29分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 概要。
07:03
3. 確率の定義
20:44
4. 確率の加算法則
13:02
5. 確率の乗算法則
21:59
6. ベイズクリーンアップ
17:13
7. 離散確率 - 1
21:30
8. 離散確率 - 2
17:36
9. 離散確率 - 3
13:34
10. 離散確率(Python実習)
05:10
11. 離散確率(R実習)
05:12
12. 連続確率 - 1
14:40
13. 連続確率 - 2
14:20
14. 連続確率 - 3
14:09
15. 連続確率 - 4
10:14
16. 結合確率
21:08
17. 連続確率(Python実習)
06:04
18. 連続確率(R実習)
04:58
19. 確率実験(Python実習)
05:12
全体
11件
4.8
11件の受講レビュー
受講レビュー 7
∙
平均評価 4.0
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 14
∙
平均評価 5.0
受講レビュー 7
∙
平均評価 5.0
¥9,422
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