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Probability & Statistics courses

Probability and statistics courses explore mathematical concepts for analyzing random events and interpreting data through models and inference. Use tools such as Python, R, Excel and Google Sheets to apply your theoretical knowledge in statistics.

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コース

Rで学ぶ統計入門

中級スキルレベル
4.4+
4.5K
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統計スキルを向上させ、データの収集・分析方法、そして正確な結論を導き出す方法を学びましょう。

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統計学者 Rで

919
52 時間
統計学者はデータを収集して分析し、傾向の把握や予測など、定量的なデータを企業が理解できるように支援します。

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コース

統計学入門

基礎スキルレベル
4.5+
9.7K
4 時間
統計学の基礎を学びましょう。中心値や分散の測定、確率分布、仮説検定など、プログラミングを一切使わずに習得できます!

コース

Pythonで学ぶ統計入門

中級スキルレベル
4.5+
8.5K
4 時間
統計スキルを向上させ、Pythonを使用してデータを収集・分析し、正確な結論を導き出す方法を学びましょう。

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Rで学ぶ統計入門

中級スキルレベル
4.4+
4.5K
4 時間
統計スキルを向上させ、データの収集・分析方法、そして正確な結論を導き出す方法を学びましょう。

コース

Rで学ぶ回帰入門

中級スキルレベル
4.4+
3.8K
4 時間
R言語を用いた回帰分析の実装、分析、解釈を通じて、住宅価格と広告のクリック率を予測します。

コース

Pythonで学ぶstatsmodelsによる回帰入門

中級スキルレベル
4.5+
2.4K
4 時間
Pythonのstatsmodelsパッケージを用いて回帰分析を実装し、分析および解釈を行うことで、住宅価格と広告のクリック率を予測します。

コース

Pythonで学ぶ仮説検定

中級スキルレベル
4.5+
2.4K
4 時間
Pythonにおいて、t検定、比率検定、カイ二乗検定といった一般的な仮説検定を、どのような状況でどのように使用するのかを学びましょう。

コース

Pythonで学ぶサンプリング

中級スキルレベル
4.5+
2.2K
4 時間
Pythonと統計学を用いて、限られたデータから結論を導き出す方法を学びましょう。本講座では、無作為抽出から層化抽出、クラスター抽出に至るまで、あらゆる手法を網羅しております。

コース

Rによる仮説検定

中級スキルレベル
4.3+
1.8K
4 時間
Rで仮説検定の使い方と適用場面を学びます。t検定、比率検定、カイ二乗検定を含みます。

コース

Rで学ぶ中級回帰分析

中級スキルレベル
4.4+
1.5K
4 時間
複数の説明変数を用いた線形回帰とロジスティック回帰を学びます。

コース

Pythonで学ぶ時系列解析

中級スキルレベル
4.4+
1.2K
4 時間
この4時間のコースでは、Pythonで時系列データの基本的な分析方法を学びます。

コース

Pythonで学ぶ実験計画法

中級スキルレベル
4.5+
1.1K
4 時間
実験デザインを実装し、堅牢な統計解析を行って、精緻で妥当な結論を導きましょう。

コース

Rで学ぶサンプリング

中級スキルレベル
4.3+
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コース

Google Sheets ではじめる統計学

基礎スキルレベル
4.4+
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スプレッドシートで統計手法を活用し、データの扱いを効率化し、洞察を引き出す方法を学びます。

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Rで学ぶ時系列分析

中級スキルレベル
4.6+
940
4 時間
時系列データから有益な洞察を引き出すための中核的な手法を学びます。

コース

Rで学ぶARIMAモデル

基礎スキルレベル
4.6+
841
4 時間
Rで時系列データにARIMA(自己回帰和分移動平均)モデルを適合させ、専門的スキルを身につけましょう。

コース

Rで学ぶ予測入門

基礎スキルレベル
4.4+
832
5 時間
Rで時系列予測を学び、ARIMAモデルや指数平滑法で将来を予測する方法を習得します。

コース

Pythonで学ぶA/Bテスト

中級スキルレベル
4.4+
797
4 時間
PythonでA/Bテストの実務を学び、実験の実行と分析を習得。p値、サニティチェック、分析で意思決定を支援。

コース

tidyverse で学ぶモデリング

中級スキルレベル
4.3+
716
4 時間
予測を含むデータモデリングの種類を学び、Tidyverseでの線形回帰とモデル評価指標の実施方法を習得します。

コース

Rで学ぶ確率の基礎

基礎スキルレベル
4.5+
661
4 時間
このコースでは、確率変数、分布、条件付けの概念を学びます。

コース

Introduction to Bioconductor in R

中級スキルレベル
4.4+
548
4 時間
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

コース

Introduction to Linear Modeling in Python

中級スキルレベル
4.6+
512
4 時間
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

コース

Statistical Techniques in Tableau

中級スキルレベル
4.6+
508
4 時間
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

コース

Bayesian Data Analysis in Python

中級スキルレベル
4.6+
506
4 時間
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!

コース

Rによる推測の基礎

中級スキルレベル
4.4+
504
4 時間
統計的推測と呼ばれる手法で、サンプルから母集団について結論を導く方法を学びます。

コース

RNA-Seq with Bioconductor in R

中級スキルレベル
4.4+
473
4 時間
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

コース

Pythonで学ぶ一般化線形モデル

上級スキルレベル
4.6+
433
5 時間
ロジスティック回帰とポアソン回帰を追加し、学習・解釈・検証と予測まで行えるようにします。

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Frequently asked questions

How does probability and statistics related to data science?

Probability and statistics are foundational to data science, offering the tools and frameworks necessary for analyzing data, making predictions, and deriving meaningful insights. They enable data scientists to understand patterns, assess uncertainties, and make informed decisions based on data analysis.

Why is it important to develop knowledge in probability and statistics?

Developing knowledge in probability and statistics is crucial for effectively interpreting data and making reliable predictions. This understanding forms the basis for designing experiments, analyzing results, and validating conclusions in various fields, ensuring decisions are data-driven and evidence-based.

What careers can I pursue with knowledge in probability and statistics?

With knowledge in probability and statistics, you can pursue a wide array of careers such as data scientist, market researcher, machine learning engineer, statistical analyst, and risk manager. These roles span various industries including finance, healthcare, technology, and government, where interpreting data and making evidence-based decisions are key.

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