マーケターのためのデータサイエンスの時間【全記事一覧】

マーケターのためのデータサイエンスの時間とは

こちらの記事では、一般社団法人データサイエンティスト協会様がリリースしている「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト」に沿った解説を行っていきます。

「データサイエンティストのためのスキルチェックリスト」とは、データサイエンティストとして活躍するために必要なスキルが体系化されたものです。

 

このマーケターのためのデータサイエンスの時間に従って学習していくと、データサイエンティストに必要なスキルセットである「データサイエンス力」を一通り学習することが出来ます。

全ての記事一覧はこちらからご確認ください。

Σの計算方法~基礎編~

「1+4+9+16+25+36をΣを用いて表せる」

・総和を表すΣ(シグマ)を用いた計算に関する問いを解説しています。Σを用いた計算過程について知ることが出来ます。

 

指数と対数~基礎編~

No「log a(x) の逆関数を説明できる」

対数指数を用いた表し方について解説しています。なぜ対数と指数で表す必要があるのかについても知ることが出来ます。

 

順列と組み合わせ~1限目~

No.1「順列や組合せを式 nPr, nCr を用いて計算できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

順列組み合わせの公式から計算例まで解説しています。順列と組み合わせがどう違うのかについて知ることが出来ます。

 

条件付き確率~2限目~

No.2 「条件付き確率の意味を説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・P(A|B)で表される条件付き確率について解説しています。事象Aが既に発生している場合に、事象Bが発生する確率のことを指しています。

 

平均値・中央値・最頻値~3限目~

No.3「平均(相加平均)、中央値、最頻値の算出方法の違いを説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

平均値中央値最頻値の求め方について解説しています。それぞれ値の定義の違いについて知ることが出来ます。

 

分散と標準偏差~4限目~

No.4「与えられたデータにおける分散と標準偏差が計算できる 」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

分散標準偏差の求め方について解説しています。”ばらつき”であるこれらの値の役割について知ることが出来ます。

 

母平均と標本平均~5限目~

No.5「母(集団)平均と標本平均、不偏分散と標本分散がそれぞれ異なることを説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

母平均標本平均の違い、公式について解説しています。同じ「平均」でも基準にする集団が違うことについて知ることが出来ます。

 

標準正規分布~6限目~

No.6「標準正規分布の分散と平均の値を知っている」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・確率分布の1種である標準正規分布について解説しています。

 

相関関係と因果関係~7限目~

No.7「相関関係と因果関係の違いを説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・お互い似た関係である相関関係因果関係の違いを解説しています。

 

名義尺度・順序尺度・間隔尺度・比例尺度~8限目~

No.8「名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度の違いを説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・データの変数を値が持つ性質で整理する尺度水準の4種類について解説しています。

 

相関係数~9限目~

No.9「一般的な相関係数(ピアソン)の分母と分子を説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

相関係数の求め方について解説しています。

 

確率分布~10限目~

No.10「5つ以上の代表的な確率分布を説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・代表的な確率分布は何か、特徴は何かについて解説しています。

 

二項分布~11限目~

No.11「二項分布の事象もサンプル数が増えていくとどのような分布に近似されるかを知っている」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・ここで二項分布に近似される分布がどのようなものか解説しています。

 

量的変数・質的変数の相関の強さ~12限目~

No.12「変数が量的、質的どちらの場合でも関係の強さを算出できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

量的変数と質的変数のそれぞれの求め方について解説しています。

 

ベイズの定理~13限目~

No.13「ベイズの定理を説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・機械学習の分野で基礎となるベイズの定理を解説しています。

 

ベイズ推論のメリット~14限目~

No.14「ベイズ推論が学習や予測、モデル評価などをすべて確率分布上の計算問題として扱っていることにより、これらの要素を確率分布として扱わない手法と比べ、どのようなメリットを生み出しているか理解している」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・ベイズの定理に基づく推論であるベイズ推論を扱うメリットについて解説しています。

 

情報量とエントロピー~15限目~

No.15「自己情報量やエントロピーの意味について説明できる」

スキルカテゴリ:統計数理基礎

・情報量の大きさを数値で表す自己情報量とエントロピーについて解説しています。

 


 

2021年より、デジマールに入社。
趣味はキャンプ。

中野将志

2021年より、デジマールに入社。 趣味はキャンプ。

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