大学の統計学をマスターしよう！(前編:確率分布) データサイエンティストや機械学習エンジニアのための統計学
様々な確率分布について説明します。近年進化し続けているAIやデータサイエンスには、プログラミングやビジネス等の知識以外にも、統計学の知識が必要不可欠です。早い時代の流れについていくためにも統計学を知ろう。 統計検定2級・数学検定1級対応
Created by 石野 博之
What you'll learn
- 大学レベルの統計学
- 高校数学の基礎
- 確率
- 記述統計
- 簡単な微積分
- 確率変数
- 離散型確率分布
- 連続型確率分布
- 累積分布関数
- 正規分布
- チェビシェフの不等式
- 大数の法則
- 2変数の離散型確率分布
- X、Yの1次式の期待値・分散
- 2変数の連続型確率分布
- 確率変数の独立
Requirements
- 高校数学の基礎知識
Description
確率
記述統計
微積分
確率変数
離散型確率分布
連続型確率分布
累積分布関数
正規分布
チェビシェフの不等式と大数の法則
2変数の離散型確率分布
X,Yの1次式の期待値・分散
2変数の連続型確率分布
確率変数の独立
高校数学の基礎を理解していることを前提として、
上記に挙げた13項目を順を追って説明していきます。
講座の難易度しては、統計検定2級程度に余裕を持って合格できるくらいを目指しています。
データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す人にも効果的な講座になっていると思います。
Who this course is for:
- 統計学を学びたい人
- データサイエンティストを目指す人
- 機械学習エンジニアを目指す人
- 統計検定2級以上の対策をしたい人
- 数学検定1級の対策をしたい人
Instructor
数学
- 4.0 Instructor Rating
- 393 Reviews
- 2,395 Students
- 10 Courses
自分は大学で数学とプログラミングを学んでいました。
その経験をいかして、数学とプログラミングの講義を行って
行きたいと考えています。
数学に関しては、中学から大学までを扱っていきたいと
考えています。
まずは、高校数学から取り扱っていきたいと考えています。
定期テスト対策から受験対策まで幅広く取り扱っていければ
と思っています。
数学に自信のない方にはなるべく丁寧にやさしく、自信の
ある方には難問に取り組んでもらい、その解説をしていこうと
思っています。
自分の経験をフルに生かして、受講生の皆さんの成長の
お力になっていければと思っています。