
ユン・ジェソンのStart Google Angular.jsアンギュラコース
softcampus
このコースでは、Angular JSを使用してWebアプリケーションのFront End開発方法を学ぶことができます。現在、Angular JSはReact JSとともに、次世代のWebアプリケーション開発方式として注目されています。
初級
Angular
: "環境構築から実務ビジネスプロジェクトまで、統計学でEコマース売上の答えを見つけるデータサイエンスの旅(全38講)" 単に分析ツールの使い方を習得するレベルを超え、実際のEコマース現場で発生するログデータを統計的プロセスで料理する方法を学びます。開発環境の構築から記述統計、確率分布、仮説検定の核心理論をしっかりと固めた後、実際のユーザーアプリ滞在時間および購入転換率の比較分析、そして重回帰分析を通じた成果寄与度の計量化まで!データサイエンティストの核心である'データに基づいた意思決定および分析自動化の能力'を、実務プロジェクトを通じて体系的に攻略します。
* 最適なデータ分析および統計実習環境の構築能力:効率的な統計分析およびデータサイエンスを遂行するためのPython開発環境と必須ライブラリを、迷いなくセットアップする能力
* Eコマースドメイン中心のデータ設計および外れ値検知技術:加工されていない大容量のログデータの中から分析目的に合った正しい母集団と標本を定義し、統計的手法で外れ値(Outlier)を精巧に検知および精製する技術
* 現場の分析効率を最大化する「検定自動化」パイプライン:帰無仮説と対立仮説の樹立後、分析の全段階で毎回繰り返される事前データ検定プロセスをPythonで自動化し、実務の生産性を画期的に高めるノウハウ
* A/Bテストの根幹となる統計的仮説検定能力:P値に関するよくある誤解を正し、エラーを最小限に抑えることで、ユーザー別のアプリ滞在時間の差や最終購入転換率の差など、実務における核心指標の有意性を科学的に検証する実践的な能力
* 重回帰分析を通じたビジネス成果寄与度の計量化:単なる相関分析を超えて因果関係を推論し、重回帰モデルを活用して売上向上に寄与した主要変数の影響力を精緻な数値で計量化する、差別化されたデータサイエンスの能力
* 統計結果を意思決定につなげるビジネス読解力:複雑な統計分析結果や信頼区間の推定値を曖昧な数式に閉じ込めず、経営陣や協業部署が即座に理解し行動できるビジネス言語へと解きほぐす眼識
学習対象は
誰でしょう?
- 差別化された実務統計ポートフォリオが必要なデータサイエンティスト志望者:単なるタイタニック号の生存者予測やアヤメの分類といったありふれた例題から脱却し、実際のEコマースのログデータを基に、仮説立案、確率的標本抽出、A/Bテスト検定、回帰モデリングまで繋がるレベルの高い推論統計ポートフォリオを完成させたい方
- 数学的証明よりも「実務データ読解力」を求めている専攻者・独学者:本でしか接したことのなかった記述統計、確率分布、仮説検定、P-valueといった複雑な理論を、実際のECユーザーデータにどう適用するかを学び、統計結果をビジネス言語で精巧に解釈する眼を養いたい方
- 繰り返される分析業務の生産性を極大化したい現役データアナリスト:仮説を立てるたびに繰り返されるデータクリーニングと事前統計検定のプロセスに疲れている方のうち、Pythonを活用して「事前データ検定プロセス自動化」パイプラインを構築し、実務効率を高めたい方
- Eコマースドメインおよび精巧なA/Bテストに関心が高い方:一般的な構造化データを超えて、ユーザー別のアプリ滞在時間の差異検定、最終購入転換率の差異検定など、Eコマース実務の核心指標を統計的に検証し、サイエンスに基づいた売上の答えを見つけたい方
- データ分析スキルを実務の意思決定に結びつけたいマーケター・サービス企画者:単なる数値の集計や曖昧な相関分析を超え、重回帰分析を通じて実際の売上や成果に寄与した核心変数を精巧に計量化し、経営陣を説得するための強力な論理的根拠を作りたい現場の実務担当者
前提知識、
必要でしょうか?
Python(パイソン)の基礎的な文法(変数、条件文、繰り返し文、関数など)に対する理解が必要です。
本コースは、Python自体を初めて学ぶ完全な初心者よりは、基礎文法を一度は学んだ状態で、それを実務のデータ分析や統計学にどのように適用するかを学びたい方に最適化されています。
統計分析に必要な主要ライブラリ(Numpy、Pandas、Scipyなど)の実務での活用方法は、講義内の実習(27〜28講およびプロジェクトセクション)を通じて段階的に扱いますので、本格的なデータ分析プロジェクトの経験がなくても大丈夫です。
複雑で退屈な統計数式の数学的証明の代わりに、Eコマースのビジネスデータを扱い、統計結果を正しく読み解く実践的なプロセスに焦点を当てているため、意欲さえあれば十分に最後まで受講していただけます。
16,238
受講生
833
受講レビュー
595
回答
4.7
講座評価
49
講座
ソフトキャンパスは、オン・オフライン講義およびコンテンツ販売を支援する教育センターです。
AI関連分野および多様な講義、コンテンツ購入に関するお問い合わせは、raputa@nate.comおよび電話 02-553-0824 までご連絡ください。
ありがとうございます。
全体
38件 ∙ (15時間 56分)
1. 第1講 講座紹介
05:11
2. 第2講 開発環境の構築
11:59
3. 第3講 ライブラリのインストール
03:13
4. 第4講 統計学の概要
27:43
5. 第5講 母集団と標本
24:03
6. 第6講 データの形態
18:54
8. 第8講 中心的傾向
28:36
9. 第9講 散布度
14:36
10. 第10講 分布の形
28:49
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