石井 先生の研修一覧ページ【Oncy】

石井 先生

フリーランス

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プロフィール概要

フリーランスとして法人向けの統計学入門研修・データ分析入門研修・データサイエンス育成講座などを提供しています。

職歴

  • フリーランス / フリーランス 2019〜 現職

    2012年からデータ分析/統計学/データサイエンスの法人研修講師及び企画・設計職に従事してきました。2017年からはフリーランスとして、研修・開発・分析の3領域にバランス良く携わっています。

    法人研修としては、データ分析の一通りのフローが学べる研修やデータサイエンス入門研修などやや長めの総合研修から、可視化(グラフリテラシーレベルから最新のDataVisualizationまで)やKPItreeとダッシュボード作り、分析デザインや調査計画作り、商圏分析や機械学習・深層学習の理論研修、Pythonを用いたデータ分析のハンズオン研修、統計検定対策やExcelデータ分析などトピック研修まで様々な内容の研修に対応してきました。

    また、研修先企業の日々扱っているデータを研修資材として活用しながらデータサイエンスや統計学を1から学ぶ【自社データ教材型研修】も多く行なっています。

石井 先生の研修一覧

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100,000円 税抜/1日 目安1日

ビジネスデータ解析入門研修 〜多変量解析編〜

多変量解析とは様々なデータの関係性を考察したり、膨大で複雑なデータを要約したり、データ生成の構造を推定したりするために用いられる一連の解析手法のことを指します。 予測・判別・要約・分類・因果推論・異常検知など、多変量解析が担うタスクは多く、そのためビジネスに限らず、現実の課題をデータから解決しようと望むとき私たちは自然と多変量解析へと導かれることが多いようです。 本セミナーを閲覧くださっている方も、きっと何かしたら現実の課題を抱え、課題解決のために様々な選択肢を検討した結果として多変量解析というキーワードに辿り着いたのではないでしょうか。 また、いま目の前にある課題だけではなく、これから先に発生しうる課題に対しても多変量解析は有効な手段となりうるでしょう。データを最大限利用し、合理的な意思決定を行うための基本的な手法が多変量解析です。 多変量解析がカバーする手法は膨大ですが、基本的な発想を理解すれば、必要な場面で必要な手法を選択し応用できる基盤が整います。この研修はそのような多変量解析の応用力を身に着けるために、基礎にこだわり構成しています。 1. 多変量解析の概論 2. 統計学の基礎 3. 仮説検定の基礎 4. 回帰分析 5. 回帰分析の応用 6. 主成分分析 7. ロジスティック回帰 8. クラスター分析

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