LLM活用のR統計手法2 [応用] [AI Tutorと学ぶデータ分析の第一歩]

標本分布、仮説検定、回帰分析、ロジスティック回帰などの実務的な統計手法をRで直接実装し、解釈する深化過程です。ChatGPTやGeminiなどのAIチューターを活用し、コードの生成から分析結果の解釈、レポート作成までを学習することで、データ分析能力を一段階高めることができます。

1名 が受講中です。

難易度 中級以上

受講期間 無制限

R
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linear-regression
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statistical-test
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AI
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AI
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受講後に得られること

  • 標本分布、仮説検定、T検定、相関分析、回帰分析、ロジスティック回帰分析など、主要な統計手法のRによる実装および結果の解釈

  • ChatGPTとGeminiを活用した統計コード生成、エラー解決、分析レポート自動化

  • 実際のデータに基づいた多変量解析の実施および実務的観点からのインサイトの導出

R実践統計分析
AIと共に導き出すデータインサイト

AIチューターで分析レポートまで自動完成!


データ分析に不可欠な統計手法をR言語で直接実装し、ChatGPTやGeminiを活用して分析レポートの作成まで自動化します。
理論の学習にとどまらず、実際の業務にすぐ適用可能な実践的なスキルを養うことができます。
体系的な統計知識とAI活用能力を同時に身につけましょう。 at the same time..


R統計分析マスターは
実務統計手法をAIと共に深く掘り下げる講義です。

標本分布、仮説検定、回帰分析、ロジスティック回帰などの核心的な統計概念を
R言語で直接実装し、ChatGPT、Geminiと協力して分析結果の解釈やレポート作成まで自動化します。.



理論の学習にとどまらず、実際のデータを活用して多変量解析を行い、実務的な観点からインサイトを導き出す経験を提供します。



核心的な統計手法のR実装からAIベースの分析自動化、実際のデータセットを活用した深層分析およびインサイトの導出まで、
データ分析の専門家へと成長する全過程を共にします。

AIチューターと一緒に
統計分析をマスターする

Section 7 - 多変量データの探索および次元削減

複数の変数で構成された複雑なデータを探索的に分析する手法を学びます。主成分分析(PCA)などの次元削減手法を活用して、データの核心的な特徴を抽出し、視覚化する方法を学習します。

Section 8 - LLMベースのR統計AI Tutor構築

ChatGPTやGeminiなどのLLMを活用して、R統計分析を支援するAI Tutorを設計・構築します。コード生成、エラー解決、レポート作成の自動化など、AIベースの分析効率化の方策を模索します。

統計分析、どこから始めればいいか分からず途方に暮れていませんか?
この講義は、まさにそのような方々のために作られました。


✔️ R統計入門課程を終え、実務能力を強化したいアナリスト

  • 標本分布、仮説検定、回帰分析などの核心的な統計手法をRで直接実装したい方

  • 様々な実データ(リアルデータ)を活用して、分析結果を明確に解釈したい方

  • AIチューター(ChatGPT、Gemini)を活用して分析効率を高めたい方

✔️ 統計知識を実務に活用したいマーケター、企画者、研究員

  • 仮説検定、相関分析、回帰分析などの統計的意思決定手法を業務に活用したい方

  • 複雑な統計結果を分かりやすく視覚化し、レポートとして作成したい方

  • AIツールを通じてデータ分析プロセスを自動化したい方

✔️ データ分析の効率を高めたいビジネス専門家

  • 実際のデータを基に多変量解析を行い、実務的な視点からインサイトを導き出したい方

  • AIチューターと一緒に、コード生成からエラー解決、レポート作成まで滞りなく進めたい方

  • データ分析スキルを一段階引き上げ、ビジネス成果に貢献したい方


もう複雑な統計理論だけに留まらないでください。
RとAIを活用して、実践的なデータ分析のスペシャリストへと生まれ変わるチャンスです。

受講前のご注意事項


実習環境

  • R統計分析のためのRStudioのインストールが必要です。

  • OSはWindows、macOS、Linuxのすべてに対応しています。

  • コーディングおよび分析作業のために、8GB以上のRAMを推奨します。

前提知識および注意事項

  • Rプログラミングの基本文法の理解が必要です。

  • 基礎的な統計概念(平均、標準偏差など)を理解している必要があります。

  • ChatGPT、GeminiなどのAIチューターの活用経験があれば尚良いです。

学習資料

  • 講義スライドのPDFファイルが提供されます。

  • 実習に使用されるサンプルデータセットを提供します。

  • AIチューター活用のためのサンプルコード資料が提供されます。


こんな方に
おすすめです

学習対象は
誰でしょう?

  • R統計入門コースを修료し、実践的な統計分析スキルの強化を目指すデータ分析実務者

  • 仮説検定や回帰分析などの統計手法を業務に活用したいマーケター、企画者、研究員

  • AIツールを活用してデータ分析の効率を高めたいビジネス専門家

前提知識、
必要でしょうか?

  • Rの基礎文法とデータ構造に関する理解(入門コース修了レベル)

  • 記述統計とデータ視覚化に関する基礎知識

  • ChatGPTやGeminiなどのLLMツールの使用経験

こんにちは
ywjang23583です。

通信会社であるLG電子で約27年間、開発職に従事いたしました。定年退職後は、各大学の教養SWコーディング学習や職業訓練校、官公庁などで講師を務めてまいりました。現在も職業専門学校にて、IoT(モノのインターネット)コースの授業を担当しております。

以下のような内容で講義を録画し、それを共有したいと考えております。

1.R統計 基本/深化過程

2.モノのインターネット(IoT)技術手法のセンサーデータ収集部 Arduino

3.ラズベリーパイ技術

4.AI活用のための基本/深化過程(基本アルゴリズムの理解およびツール活用法)

5.スマートファーム構成のためのシステム的なプラットフォーム実装技法

6.視覚化手法であるTableauとPowerBI技術

7.実務における6シグマ技術手法

8.ビッグデータ分析ハドゥープ・エコシステム構築

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カリキュラム

全体

42件 ∙ (19時間 57分)

講座資料(こうぎしりょう):

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講座掲載日: 
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