
Xác suất và Thống kê 101
루비네코딩
Cuối cùng, khóa học xác suất và thống kê dành cho tất cả mọi người! Tìm hiểu các nguyên tắc xác suất và thống kê từng bước thông qua lý thuyết và thực hành mã hóa.
초급
Probability and Statistics, Big Data, Python
ADsP資格証All-In-One講義!超短期完成!2025/8月46回試験反映!(常時アップデート!)
ADsP資格に合格するための全て
データ分析 準専門家 超短期 完成
データの理解
データ分析企画
データマイニング
統計分析
[[SPAN_1]]✅[[/SPAN_2]] ADsP資格証準備を超短時間で完了[[SPAN_2]]✌[[/SPAN_2]]
✅ 過去問題解説を含む完璧な準備 👍
✅ 無駄のないコンパクトな進行 Less is More! 💪
✅ ADsP資格試験の自信満々 😉
ADsP資格証は取得しなければならないのですが
どこから始めればいいのかよく分からないです😭
受験書で勉強しようと思ったら、つまらないし
膨大な量で時間の無駄をしているような気がします。🤣
最も難しいと言われるデータマイニング科目も
速く簡単に学びたいです!🙏
しっかり理解して
応用問題にも備えたいです!🥳
ADsP資格証に挑戦する入門者を対象に、全科目を無駄のない核心内容中心で学びます。暗記問題だけでなく応用問題にも備えるALL-IN-ONE講義です!
✅ 過去問題解説(2023年以降〜最新45回分を含む)提供
✅ テーマ別核心Quiz提供(〜100問)提供
✅ 超圧縮 Cheat Sheet PDF 提供
✅ 要点Tip(〜240個)提供
✅ 講義スライド + 既出問題100% PDF提供
✅ 過去問題キーワード分析に基づく合格戦略を提供
ADsP資格証
しっかりとした体系的なカリキュラム
データマイニング - 最新トピック反映
データマイニング - 決定木
統計 - 分散分析
統計 - 単一標本検定
統計 - 対応標本検定
データ分析企画 - ビジネスモデルキャンバス
データ分析企画 - 分析成熟度診断
第1科目 過去問題
第2科目 過去問題
第3科目 過去問題
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年間、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
2018年からADsP、ビッグデータ分析技師資格証講義経歴
Q. ADsP(データ分析準専門家)資格証明書はなぜ必要ですか?
今はビッグデータとAI時代である分、データ管理と分析が過去のどの時よりも重要になりました。そのため企業の採用公告で優遇条件としてADsP資格証は欠かさず登場しています。公企業、金融圏、IT分野などでADsP資格証保持者に加算点を付与しています。ADsPは基本的に備えるべき必須資格証として位置づけられています。✌
Q. 前提知識は必要ですか?
特に前提知識はありません。ADsPは非専攻者でも十分に挑戦できる資格証です。🥳 😍 分析科目では少しの数学的センスとプログラミングセンスを持っていれば役に立つようです。
Q. 具体的にはどのような内容を学ぶことになりますか?
本講義では、ADsP資格証合格のために必要なすべてを学びます!😎
複数のプレビュー講義が用意されています(特に第44回試験第1科目の解説もプレビュー可能!)。直接確認してみてください!✌
Q. 以前にリリースされた「ADsP クイックスタート!」とはどのように違いますか?
前回の「ADsP クイックスタート!」が資格試験の準備を始める方のための講義だったとすれば、今回の「ADsP エッセンシャル」はすぐに合格しなければならない方のためのALL-IN-ONE(オールインワン)講義です!🙇♂💕
Q. 過去問題の解説も提供されますか?過去問題はどのように活用すれば良いでしょうか?
もちろんです!出題傾向が継続的に変わるため、大体最近〜5回分程度解いてみることをお勧めします。昔に出題された問題まで全部解く必要はありません! 😎
学習対象は
誰でしょう?
ADsP 資格が必要な方
ADsP 最新の過去問の解説を見たい方
ADsPの科目(1, 2, 3)の特性に合わせて準備が必要な方
ADsP資格の勉強効率が上がらなくて悩んでいる方
長々と続く数十時間分のADsP講義の受講に、気が進まない方!!! 😨
1,051
受講生
58
受講レビュー
10
回答
4.9
講座評価
7
講座
全体
112件 ∙ (20時間 9分)
講座資料(こうぎしりょう):
1. 概要
12:40
2. ADsP合格戦略
04:17
3. カリキュラムマインドマップ
02:00
5. ビッグデータ概要
03:52
6. データと情報
09:52
7. データベース
14:43
8. データベースの種類
12:11
9. リレーショナルデータベースとSQL
10:47
10. ビッグデータの理解
07:52
11. ビッグデータの価値と影響
06:13
12. ビッグデータ分析基本テクニック
04:18
13. ビッグデータ危機要因と統制方案
08:07
14. ビッグデータブームと懐疑論
06:06
15. 戦略インサイト導出のための能力
05:12
16. ビッグデータと未来
03:14
17. ビッグデータ関連技術
06:33
18. ビッグデータ分析企画の理解
05:30
19. 分析方法論
16:08
20. 分析課題の発掘
11:56
21. 分析課題管理
05:01
22. データ分析マスタープラン
06:11
23. データガバナンス
03:45
24. 分析ガバナンス
15:45
25. Rプログラミング言語概要
04:59
26. Rの開発環境
05:55
27. Rの基礎文法
05:21
28. Rの演算子
10:20
29. Rの基本データ型
06:40
33. Rの制御構造
09:24
34. Rの関数
18:54
35. データマート
22:15
36. Rの反復関数
03:09
37. Rの可視化機能
11:40
38. 確率の定義
12:46
39. 確率の加法法則
05:20
40. 確率の乗法法則とベイズの定理
09:27
41. 従属事象、独立事象、排反事象
05:14
42. 離散確率の概要
14:34
43. 離散確率 - ベルヌーイ、二項
06:34
44. 離散確率 - その他
06:17
45. 連続確率の概要
07:45
46. 連続確率 - 正規確率分布
08:09
47. 連続確率 - 指数、カイ二乗
05:25
49. 記述統計
23:35
50. データの探索的分析
22:56
51. 全数調査と標本調査
14:16
52. 点推定
06:40
53. 母平均の区間推定
10:16
54. 仮説検定の原理
15:26
55. 母平均検定
25:50
56. 分散分析 (ANOVA)
17:32
57. 相関分析
15:55
58. カイ二乗検定(クロス検定)
08:39
59. ノンパラメトリック検定
05:46
60. 線形回帰の概要
06:48
61. 重回帰分析
15:27
62. 線形回帰モデルの診断
29:09
63. 多重線形回帰最適モデルの導出
13:10
64. 残差とレバレッジ分析
10:03
65. 線形回帰の深化
17:34
66. 多次元尺度法
03:28
67. 主成分分析
14:30
68. 主成分を活用した次元削減
09:12
69. 時系列分析の概要
03:56
70. 時系列の定常性
08:17
71. ARIMA時系列モデル
14:39
72. 時系列の分解
03:45
73. データマイニング概要
12:44
74. クラスター分析の基礎
11:58
75. 階層クラスター分析
09:28
78. 推薦システムと関連性分析
10:41
79. データの分割
10:10
80. ロジスティック回帰
17:04
81. 分類モデルの性能評価
23:59
82. ナイーブベイズ
05:28
83. kNNアルゴリズム
07:29
84. サポートベクターマシン
06:12
85. 決定木
20:06
86. アンサンブルアルゴリズム
12:19
87. 人工ニューラルネットワーク
13:15
88. ディープラーニング
05:37
89. 第1科目
11:07
90. 第2科目
09:10
91. 第3科目 - Part #1
13:42
92. 第3科目 - Part #2
16:52
93. 第3科目 - Part #3
10:51
94. 第1科目
09:35
95. 第2科目
10:17
96. 第3科目 - Part #1
13:56
97. 第3科目 - Part #2
11:50
98. 第3科目 - Part #3
09:29
99. 第1科目
08:48
100. 第2科目
10:06
101. 第3科目 - Part #1
19:20
102. 第3科目 - Part #2
12:10
103. 第3科目 - Part #3
12:56
全体
5件
5.0
5件の受講レビュー
受講レビュー 4
∙
平均評価 5.0
5
Cảm ơn những đánh giá tốt về khóa học của bạn 🙇🏻♂️🙇🏻♂️🙇🏻♂️ Tôi sẽ tiếp tục nâng cấp và nỗ lực để tạo ra những bài giảng tốt hơn nữa! Chúc bạn đạt được kết quả thi tốt đẹp! 🙏🏻🙏🏻🙏🏻
受講レビュー 1
∙
平均評価 5.0
5
Cảm ơn đánh giá tốt của bạn🙇🏻♂️🙇🏻♂️🙇🏻♂️ Chúng tôi sẽ nỗ lực nâng cấp không ngừng để tạo ra bài giảng tốt hơn! Chúc bạn đạt kết quả thi tốt! 🙏🏻🙏🏻🙏🏻
受講レビュー 3
∙
平均評価 4.3
受講レビュー 2
∙
平均評価 5.0
5
Nội dung hay đó. Giới thiệu!
Cảm ơn những đánh giá tốt về khóa học. Chúng tôi sẽ nỗ lực để tạo ra những bài giảng tốt hơn nữa trong tương lai!
受講レビュー 3
∙
平均評価 5.0
5
Bố cục chặt chẽ rất vừa ý tôi. Tôi có thêm tự tin. Cảm ơn!
Cảm ơn đánh giá tốt về khóa học. Chúng tôi sẽ cố gắng làm ra những bài giảng tốt hơn nữa trong tương lai!
¥11,783
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