【演習形式で学ぶ】「データ分析実務スキル検定(CBAS)」合格への道
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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【演習形式で学ぶ】「データ分析実務スキル検定(CBAS)」合格への道

演習形式でポイントを押さえながら「データ分析実務スキル検定(CBAS)」で高得点を目指す!
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Course Ratings are calculated from individual students’ ratings and a variety of other signals, like age of rating and reliability, to ensure that they reflect course quality fairly and accurately.
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Last updated 8/2020
Japanese
Current price: $139.99 Original price: $199.99 Discount: 30% off
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This course includes
  • 5.5 hours on-demand video
  • 4 downloadable resources
  • Full lifetime access
  • Access on mobile and TV
  • Certificate of Completion
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What you'll learn
  • データ分析実務スキル検定の攻略方法と出題範囲の総復習
  • 試験範囲に含まれる統計学や機械学習の知識
  • 試験範囲に含まれるPython 、R、SQLといったコンピューター言語の知識
Requirements
  • PCをご用意ください
  • 事前知識として機械学習や統計学の基礎(仮説検定、回帰分析、決定木、ランダムフォレストなど)を理解している
  • 事前知識としてPython、 R、SQLの基礎的な内容を理解していること
Description

「データ分析実務スキル検定(CBAS)」とは、データ分析プロジェクトでデータサイエンティストやエンジニアといった専門家とコミュニケーションを取りながらプロジェクトを推進できるだけの基礎知識を有していることを証明する資格です。

ECサイト、フリマアプリ、データ分析コンサルティング会社、シンクタンク、メーカー等で働くデータ分析に携わる実務家11名でシラバス作成と問題監修が行われており、試験では、データ分析プロジェクトにおいて最低限知っておいて欲しい知識が問われます。

本試験の出題範囲は、データ分析プロジェクトの企画段階からレポーティングに至る全体のフローの中で必要となる知識をもとに試験が構成されています。本コースでは、その中でも

  • 機械学習・統計学といったデータサイエンスに関する知識

  • データ可視化に関する知識

  • SQL、Python、Rといったプログラミングに関する知識

に関する対策を行うためのコースとなっています。

演習形式で試験で問われるポイントをを押さえながら、総合的な対策を行うことができます。

Who this course is for:
  • データ分析実務スキル検定(CBAS)の試験対策を行いたい方
  • データ分析実務スキル検定(CBAS)に興味がある方
Course content
Expand all 64 lectures 05:20:21
+ CBAS対策講座 SQL編
11 lectures 35:41
重複を除外して値を抽出する
02:09
値を昇順や降順でソートできる
02:26
条件を指定してデータ抽出できる
03:42
厄介なNULL
02:13
グループ化して集計できる
03:56
複数のテーブルを結合できる
06:03
条件分岐を実行できる
04:05
SQL 総合問題1
02:26
SQL 総合問題2
03:17
+ CBAS対策講座 統計学編
9 lectures 01:05:43
統計学イントロ
02:04
分布
04:31
集計表の見方
05:54
仮説検定
09:32
回帰分析の結果の見方
12:36
多重共線性
06:47
オッズ比の考え方
05:10
A/Bテスト
10:06
サンプルサイズの決定
09:03
+ CBAS対策講座 R編
8 lectures 45:41
Rイントロ
02:05
データを読み込む
06:47
データの抽出/操作
12:13
データ集計/グラフ作成
11:44
その他のポイント
02:23
R 総合問題1
02:01
R 総合問題2
03:34
R 総合問題3
04:54
+ CBAS対策講座 機械学習編
13 lectures 58:04
機械学習イントロ
01:55
回帰問題
03:04
分類問題
01:55
適切な手法の選択
04:27
決定木のアルゴリズムと結果の解釈
05:09
主成分分析のアルゴリズムと結果の解釈
10:04
K-means法のアルゴリズムと結果の解釈
05:26
回帰問題の精度指標
03:22
分類問題の精度指標
09:53
解釈可能性と予測精度
03:20
過学習とハイパーパラメーター
04:41
機械学習モデルの作成
02:16
機械学習モデルの運用
02:32
+ CBAS対策講座 Python編
13 lectures 01:27:49
Pythonイントロ
03:26
Pythonの基本
08:40
辞書型
09:06
条件分岐、Forループ、関数
16:07
基本編総合問題
02:04
データサイエンスに関わる基本・ライブラリ
08:18
データを理解し加工する
08:31
ヒストグラムを描く、散布図を描く、グループ別の集計
05:50
ダミー変数を作る
03:04
データを理解し、加工するための関数
05:36
機械学習アルゴリズム
11:58
Python 総合問題1
02:24
Python 総合問題2
02:45
+ CBAS対策講座 データ可視化編
9 lectures 22:42
可視化イントロ
01:07
適切なグラフを選びましょう1
02:13
適切なグラフを選びましょう2
01:58
適切なグラフを選びましょう3
01:57
適切なグラフを選びましょう4
03:18
適切なグラフを選びましょう5
02:01
報告内容を読み取り適切なグラフを選ぶ 1
05:29
報告内容を読み取り適切なグラフを選ぶ 2
04:14
さいごに
00:25