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数学・統計学講座

データサイエンスの土台となる数学・統計学を学ぶ
データ分析の考え方や手法が凝縮
デロイトトーマツ グループが監修
実務直結型カリキュラム
標準学習期間
3ヵ月
eラーニング
サポート制度
14,300(税込)

この講座を受講すると?

単に数式を覚えるだけでなく、データ分析の目的や、アルゴリズムの仕組みを本質的に理解するための思考法を身につけることを目的としています。

このような方におススメ

データサイエンスの基礎を固めたいプログラマーやエンジニア、AIや機械学習の仕組みを本質的に理解したい方におすすめです

講座のポイント

動画教材を中心に学習を進めます。数式だけでなく、グラフや図解を豊富に用い、視覚的に理解を深める工夫が凝らされています。また、実際にPythonなどのプログラミング言語を使って演習を行うことで、理論と実践を結びつけ、確かなスキルとして定着させることができます

学習の進め方

eラーニング上で、映像講義とレジュメを使って学習していきます

教材内容

映像講義、講座資料(すべてeラーニング上)

サポート

質問サポート(※本講座は「受講期間延長」には対応しておりません)

OUTLINE講座概要

なぜ今、プログラミングに数学・統計学が必要なのか
AIや機械学習の進化に伴い、プログラミングは単なるコード記述から、複雑なデータ処理やアルゴリズム構築へとその役割を広げています。しかし、多くのプログラマーが「なぜこのアルゴリズムが動くのか」「モデルの精度をどう改善すればいいのか」といった根本的な疑問に直面しています。これは、背後にある数学・統計学の基礎が不足しているためです。
本講座は、単に数式を覚えるだけでなく、データ分析の目的やアルゴリズムの仕組みを本質的に理解するための思考法を身につけることを目的としています。これにより、表面的なプログラミングスキルを超えた、真のデータサイエンティストへの道が開かれます。

POINT講座のポイント

01

コンサルティングで培った、データ分析の考え方や手法を講座に

デロイト トーマツ グループが実際のコンサルティングで培った、データ分析の考え方や手法を凝縮。理論だけでなく、実践的な応用力を養います。

02

専門家による監修

数学・統計学に精通した専門家が監修。難解なテーマも、プログラミングとの関連性を明確にしながら、分かりやすく解説します。

03

機械学習を学ぶための第一歩

機械学習・深層学習を実装する上で必要な線形代数・微積分など数学の基礎や、確率・統計学をお伝えします。

カリキュラム


1.
数学基礎
関数
距離
数列
数学の基礎となる関数、距離、数列について理解する。
2.
線形代数
行列概要
ベクトル
行列基礎
固有値・特異値
機械学習・深層学習で必要となる行列について理解する。
3.
微分・積分
極限
微分・偏微分
積分
機械学習・深層学習で必要となる微分・積分について理解する。
4.
確率統計
集合
確率
確率分布
統計
ベイズ則
データを扱う上で必須となる確率統計に関する基礎知識を理解する。

※カリキュラムは変更となる場合がございます。

お届けする教材

※発送物はございません。下記教材は、すべてeラーニング上にございます。
 ・映像講義
 ・講座資料
標準学習期間
3か月
在籍期間
6か月

eラーニング
サポート制度

※本講座は「延長サポート」対象外の講座となります。
※本講座はデロイトトーマツディープスクエア社の講座となります。本講座のeラーニングを受講するためのアカウントは、同社から受講者様へ電子メールにてご案内します。また、ご購入をもちまして、弊社から同社に受講者様の情報を連携することに同意されたものとします。

数学・統計学講座(eラーニングのみ・発送物なし)

14,300
商品コード
1253T046
倉庫コード
W00003
講座開講期間
6
在庫