inflearn logo
知識共有
inflearn logo

確率ず統蚈 101

぀いに皆のための確率ず統蚈講矩が来たした理論ずコヌディング実習を通じお、䞀歩ず぀確率ず統蚈の原理に぀いお孊んでいきたす。参考曞籍「皆の確率ず統蚈」https://wikidocs.net/book/18165

難易床 初玚

受講期間 無制限

Python
Python
Big Data
Big Data
Probability and Statistics
Probability and Statistics
Python
Python
Big Data
Big Data
Probability and Statistics
Probability and Statistics

孊習した受講者のレビュヌ

孊習した受講者のレビュヌ

4.8

5.0

박명규

100% 受講埌に䜜成

他の講矩よりも広く芋るこずができお良かったです。 詳现に぀いおは、探しながら勉匷すればいいず思いたす。講垫に感謝したす。

5.0

jsmak

100% 受講埌に䜜成

デヌタ分析を勉匷しながら統蚈講矩はあたりなかったが、有益な講矩であった。ビッグブランチやADP詊隓で統蚈比重が高いのですが、次の講矩の準備は、詊隓でも倚く䜿える講矩なら良いです。

5.0

wienprincess

47% 受講埌に䜜成

久しぶりに数孊関連の勉匷に必芁な郚分だけを拟っおよく説明しおくれるようです。 カリキュラムはずおも包括的です。 テヌマごずに適床な深さで゚キスだけ抜いたようです。 特にNLPに必芁なマルコフ連鎖、隠れマルコフ過皋はずおも圹に立ちたした。 教科曞を芋おいく倧孊講矩ではなく、講垫の経隓倀が溶けおいる講矩のようで良かったです。

受講埌に埗られるこず

  • 確率論

  • 統蚈/予枬分析

  • 統蚈モデリング

  • Python / R䜿甚分析

難しいだけだった確率ず統蚈はもうおしたい
デヌタサむ゚ンスキャリアのために䞀歩䞀歩孊んでみたしょう ✏

誰でも簡単に孊べる
確率ず統蚈

  • ✅ 確率ず統蚈に察する自信UP
  • ✅ 宇宙語のような統蚈甚語ぞの拒吊感ZERO
  • ✅ PythonずRコヌディングによる分析胜力UP
  • ✅ デヌタサむ゚ンスキャリアのためのSKILL UP

もしかしお皆さんのお悩みではありたせんか

確率ず統蚈を孊びたいのですが
数孊自䜓がずおも難しく感じられたす。

デヌタサむ゚ンスの基瀎を築き、
デヌタ分析の原理も知りたいです。

非専攻者なので、私が果たしお数孊を
勉匷できるか心配です。

理論をただ延々ず説明するだけの講矩より
実際の掻甚法も教えおくれる講矩を受けたいです。


この講矩では
このような内容を孊びたす。

甚語の100%ハングル化理論ず実習を亀互に行いながら実力を積み䞊げ
簡単なトピックから䞊玚トピックたで着実にstep by step
PythonずR二぀の蚀語で提䟛される50線の実習コヌド

  • [[STRONG_1]]💡[[/STRONG_2]][[STRONG_2]]非専攻者/初心者[[/STRONG_2]]でも挑戊できたす。
  • 💡講矩スラむド700+ page PDFファむルを提䟛したす。
  • 💡 PythonずRの実習コヌド50線を提䟛したす。
  • 💡 確率ず統蚈をマスタヌしお、数孊ぞの恐怖心を吹き飛ばしたしょう

  • 確率論確率の定矩ず特性、確率倉数、離散確率ず連続確率、確率分垃関数、結合確率。
  • 統蚈分析蚘述統蚈ず掚枬統蚈、暙本ず母集団、暙本抜出方法、信頌区間、仮説怜定の原理、t怜定、カむ二乗怜定、分散怜定、分散比怜定、盞関性分析、分散分析ANOVA、可芖化の原理。
  • 予枬分析線圢回垰モデルの最適化、残差ずレバレッゞ、AIC情報量、VIF、倚重共線性、ダミヌ倉数、Ridge回垰、Lasso回垰、ポア゜ン回垰、倚項匏回垰、ロゞスティック回垰、混同行列。
  • 統蚈モデリング䞻成分分析PCA、䞻成分の掻甚、因子分析Factor Analysis、マルコフ連鎖、マルコフ決定過皋、ベむゞアン統蚈、マルコフ連鎖モンテカルロ、隠れマルコフモデルHMM。

この講矩を䜜った人
ルビネコヌディング - James先生むリノむ倧孊PhD

  • 珟H リサヌチ研究所長
  • 元量子コンピュヌタ研究所研究員
  • 元栞物理研究所研究員
  • 元サムスン系列䌚瀟゚ンゞニア
  • 最近10幎䜙りにわたる人工知胜、ビッグデヌタ、ブロックチェヌン講矩コンサルティング

Q&A 💬

Q. 確率ず統蚈はなぜ孊ぶのですか

ChatGPTのような人工知胜が日進月歩で発展し、䞖界を倉えおいっおいたす。ご存知でしょうか自然蚀語人工知胜は確率ず統蚈モデルから始たったずいうこずをデヌタサむ゚ンティストになるには、確率ず統蚈は遞択ではなく必須です。

Q. 私は非専攻者ですが、どの皋床の数孊知識が必芁でしょうか

高校卒業者たたは倧孊1幎生レベルの数孊知識があれば十分です。理工系専攻者レベルの数孊知識を前提ずはしたせん。

Q. 実習䟋はPythonずRの2぀の蚀語で提䟛されおいたすが、どちらの蚀語がより良いでしょうか

それぞれの蚀語の特長を掻かしお実習を進めたす。どちらか䞀方だけを遞択しおいただいおも十分です。ここ数幎の傟向はPythonが優勢なので、この点を考慮しおいただければず思いたす。

Q. 倚くの実習䟋文が提䟛されるこずは分かりたすが、代わりに理論が䞍十分ではありたせんか

絶察にそんなこずはありたせん理論講矩では必ず必芁な数匏ず抂念を䞭心に原理を説明したす。専攻者も難しい専門曞を読む前に私たちの講矩を受講しおいただければ、きっず圹に立ちたす。

Q. 事前知識は必芁ですか

この講矩では、PythonずRの基瀎文法に぀いおは扱いたせん。基本的なコヌディング知識ず配列、デヌタフレヌム、可芖化などの知識があれば、より理解しやすくなりたす。

こんな方に
おすすめです

孊習察象は
誰でしょう

  • 確率ず統蚈の基瀎をしっかり固めたい人

  • デヌタサむ゚ンスに興味がある方

  • コヌディングを通じお分析ず統蚈モデリング胜力を築きたい人

前提知識、
必芁でしょうか

  • Python基瀎文法

  • R基瀎文法

こんにちは
룚비넀윔딩です。

1,361

受講生

84

受講レビュヌ

11

回答

4.8

講座評䟡

7

講座

ルビヌずゞェヌムズ先生が䜜っおいくデヌタ分析、人工知胜、コヌディング教宀です。

たくさんの関心をお願いしたす~~ 😊 🙇‍♂ 🙏

ルビヌのコヌディングYouTube

ルビヌずJames先生が䜜っおいくデヌタ分析、人工知胜、コヌディング教宀です。たくさんの関心をお願いしたす~~ 😊 🙇‍♂ 🙏 ルビヌのコヌディングYouTube

ルビヌずJames先生が䜜っおいくデヌタ分析、人工知胜、コヌディング教宀です。たくさんの関心をお願いしたす~~ 😊 🙇‍♂ 🙏 ルビヌのコヌディングYouTube

ルビヌずJames先生が䜜っおいくデヌタ分析、人工知胜、コヌディング教宀です。たくさんの関心をお願いしたす~~ 😊 🙇‍♂ 🙏 ルビヌのコヌディングYouTube

もっず芋る

カリキュラム

党䜓

94件 ∙ (15時間 29分)

講座資料こうぎしりょう:

授業資料
講座掲茉日: 
最終曎新日: 

受講レビュヌ

党䜓

12ä»¶

4.8

12件の受講レビュヌ

  • jsmak6174님의 프로필 읎믞지
    jsmak6174

    受講レビュヌ 6

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    100% 受講埌に䜜成

    デヌタ分析を勉匷しながら統蚈講矩はあたりなかったが、有益な講矩であった。ビッグブランチやADP詊隓で統蚈比重が高いのですが、次の講矩の準備は、詊隓でも倚く䜿える講矩なら良いです。

    • 룚비넀윔딩
      知識共有者

      受講評 ありがずうございたす。次の講矩もよく準備しおみたしょう~~!!

  • wienprincess4428님의 프로필 읎믞지
    wienprincess4428

    受講レビュヌ 1

    ∙

    平均評䟡 5.0

    5

    47% 受講埌に䜜成

    久しぶりに数孊関連の勉匷に必芁な郚分だけを拟っおよく説明しおくれるようです。 カリキュラムはずおも包括的です。 テヌマごずに適床な深さで゚キスだけ抜いたようです。 特にNLPに必芁なマルコフ連鎖、隠れマルコフ過皋はずおも圹に立ちたした。 教科曞を芋おいく倧孊講矩ではなく、講垫の経隓倀が溶けおいる講矩のようで良かったです。

    • fantacherry8312님의 프로필 읎믞지
      fantacherry8312

      受講レビュヌ 1

      ∙

      平均評䟡 5.0

      5

      100% 受講埌に䜜成

      ちょうど私のレベルに合った講矩だったのでよかった 理論もあたり難しくなく、実習も倧䞈倫。 ^^

      • mkpark4520님의 프로필 읎믞지
        mkpark4520

        受講レビュヌ 7

        ∙

        平均評䟡 4.0

        5

        100% 受講埌に䜜成

        他の講矩よりも広く芋るこずができお良かったです。 詳现に぀いおは、探しながら勉匷すればいいず思いたす。講垫に感謝したす。

        • 룚비넀윔딩
          知識共有者

          受講評䟡ありがずうございたす^^

      • kimandrea0305095694님의 프로필 읎믞지
        kimandrea0305095694

        受講レビュヌ 1

        ∙

        平均評䟡 5.0

        5

        100% 受講埌に䜜成

        デヌタ分析ず人工知胜に関心のある非専攻者です。 確率統蚈は必須ず蚀っお受講申請したした。 私に合った本を探しおみたのによく芋えなかったし、この講矩のプレビュヌを芋お受講申請したした。 確かに簡単ではない科目なのですが、じっくりずコアを絞っおくださっおよく埓うこずができたす。 時々コヌディング実習もしながら頭も冷やしお理論で孊んだこずも確認できおいいです。 確率ず統蚈に興味のある方にお勧めです。

        룚비넀윔딩の他の講座

        知識共有者の他の講座を芋おみたしょう

        䌌おいる講座

        同じ分野の他の講座を芋おみたしょう

        ï¿¥9,647