【みやもと統計講座数学編】いちばん理解できる微分積分ベーシック講座【入門・基礎】
What you'll learn
- 微分積分の基本的な概念や考え方を理解します
- 微分積分の基本的な公式の導出と事例を学びます
- グラフや図を用いて微分積分のイメージをつかめます
- 微分と積分の密接な関係性を理解します
- 極値条件や増減判定条件を通じて導関数の役割を学びます
- 合成関数や逆関数など関数についての理解を深めます
Requirements
- 推奨：小学校で学ぶ算数や中学レベルの数学の理解があるとよりスムーズに学習できます
Description
微分積分の基礎を効率的に学べるベーシック講座です！
「微分積分くらい理解しておきたい…」
「大人になってから数学を学び直したくなった…」
「統計学や機械学習を学ぶなかで、微分積分の基礎理解の不足を感じる…」
「数学のおもしろさを自分も楽しみたい…！」
本コースは上記のような想いを抱いた経験のある方を対象とした微分積分の講座です。
微分積分は「難しいけど、おもしろい」テーマです。
統計学や機械学習の勉強のために微分積分を学び直したい方はもちろん、大人の学び直しとしてもういちど微分積分の学び直しにチャレンジしてみたい、という方もぜひこの講座をご利用ください。
確かに微分積分には難しい側面もありますが、まったく理解できないというほど難しいものではありません。
むしろ「ちょうどよい難しさ」があって、それが、「わかる！」という楽しみにつながる…それが微分積分というテーマです。
なお、本コースでは、高校時代に微分積分を苦手としていた方でも安心して受講できるように、以下のような工夫を取り入れています。
微分積分に踏むこむ前に「関数」についてのセクションを設けて、微分積分を理解するために必要な基礎知識のおさらいからスタートしています
抽象的でイメージしづらい部分については事例を用いて解説しています。専門的すぎず誰でも理解しやすい「距離（元の関数）」と「速度（導関数）」をメインに、イメージのわきやすい事例を採用しました。（そのため本コースでは統計学における「確率」と「確率密度関数」の事例についてはご紹介しておりません）
ただ台本を読み上げるだけの動画とならないように、スライドをテンポ感が損なわれないような構成にしました。（スライドの「きれいさ」や「美しさ」よりも、動画としての見やすさ、テンポ感を大切にしました）
また、本コースは全部で14のセクションで構成されています。このなかで優先的にご覧いただきたいのは以下のセクションになります。
セクション２「関数とは」
セクション３「微分とは」
セクション１０「極値条件」
セクション１１「積分とは」
なお、微分積分には多くの公式が登場します。上記以外のセクションでは公式やその導出までご紹介しているため、数式が多く登場する部分もあります。学習の目的や計画に応じて、それらのセクションは飛ばしていただいても大丈夫です。（飛ばしていただいても上記の４つのセクションのみでも理解できるように設計しております）
＜セクション構成＞
はじめに
関数とは
微分とは
定数倍の微分公式
和の微分公式
積の微分公式
その他の微分公式
合成関数の微分公式
逆関数の微分公式
極値条件
積分とは
積分の基本公式
部分積分の公式
置換積分の公式
まとめ
Who this course is for:
- 微分積分を学び「わかる」を楽しみたい方
- 微分積分につまづいた経験のある方
- 高校数学を復習したい方
- 統計学やデータサイエンスの学習のために微分積分を学び直したい方
- 一般教養として数学の基礎理解を蓄積したい方
Instructor
- 4.4 Instructor Rating
- 16,153 Reviews
- 66,702 Students
- 15 Courses
Miyamoto Shota: 講師 / リサーチャー
DXの時代に不可欠となるデータ分析に関する学びを基礎からわかりやすく提供していきます。
独学でデータ分析を学んだ後、シンクタンク在籍中に統計学や機械学習を基礎から丁寧に学び直しています。
基礎的な内容への深い理解をベースとしながら、独学における苦労や難所に関する理解を踏まえ、初心者でもわかりやすく学べるようなコース設計を心がけています。
この機会にぜひ一緒にデータ分析を学んで一生モノのスキルを身につけていきましょう！！
《経歴》
慶應義塾大学法学部卒業後、大手インフラ企業を経て国内シンクタンクにてデータ分析やリサーチ活動に従事。公的統計データやマーケティングデータの分析に加え、統計的手法や機械学習モデルを用いた需要予測、売れ行き要因分析等のリサーチ活動を行ってきました。その後、国内MBAを取得、現在は会社を設立しリサーチ活動や講師業を行っています。
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In the era of digital transformation, I am committed to providing a clear and foundational understanding of data analysis, an indispensable skill set. After self-learning data analysis, I revisited statistics and machine learning from the ground up while at a think tank.
With a deep understanding of the basics, I design courses that are accessible to beginners, taking into account the struggles and challenges of self-learning. Let's learn data analysis together and acquire a skill set that will last a lifetime!
Background:
After graduating from the Faculty of Law at Keio University, I worked at a major infrastructure company, before engaging in data analysis and research activities at a domestic think tank. I have conducted research activities including analysis of public statistical data and marketing data, as well as demand forecasting and sales factor analysis using statistical methods and machine learning models. Following this, I obtained an MBA in Japan and currently run my own company, focusing on research activities and teaching.