オープンソースRとPythonで学ぶ統計処理。オンライントレーニングコース開講しました。

新着オンライントレーニングコース「Rによる統計処理」「Pythonによる統計処理」

昨今、データ分析、AIをはじめとする分野で人気のプログラムがオープンソースであるRそしてPythonです。
両プログラムともにコーディングが必要なツールではありますが、無償で利用できるという点で人気が高いソフトウェアです。

一方、プログラミングが必要なため、コーディング、プログラミングが得意ではない方には少しハードルが高いということもあるかと思います。

そのような方のために、初心者の方がR、Pythonによる統計処理ができるようサポートするオンライントレーニングコースをご用意いたしました。

両ソフトウェアのプロフェッショナルであるDATUM STUDIO社、ちゅらデータ株式会社と共同でプログラムを開発。
Pythonについては、コーディングが初めての方にも対応のハンズオン形式もご用意。初心者の方でも手順に沿って学習すれば

Rについては、Rで簡単な処理はできるけど統計の処理を学びたい方向けのコンテンツとなっています。

SPSSや他のツールを使っているけど、RやPythonのプログラムを利用したいという方にもおすすめのオンライントレーニングコースです。
オンライントレーニングなので、お好きな時間や場所で受講可能です。ご自身のPCやタブレット、スマートフォンでも受講可能です。

データ分析や統計をもっと楽しく学べる両コース。ぜひご利用ください。

選べる２つのコース「Rによる統計処理」「Pythonによる統計処理」

<Rによる統計処理> 約50分

1. Rについて
2. R言語を利用した場合の注意点
3. Rパッケージについて
4. データセットの準備
5. 分析の前準備（データ加工）
6. データの理解（記述統計量、標準偏差、分布）
7. 相関・回帰分析
8. カイ2乗検定
9. 独立なｔ検定
10. 対応のあるｔ検定
11. 多重比較：ANOVA（分散分析）
12. 多重比較；Tukey_kramer検定
13. ノンパラメトリックな検定（発展）

<Pythonによる統計処理> 約120分

1. 導入編
2. データ分析環境（Google Colaboratory）について）について
3. Pythonとは
4. Python文法基礎
5. Pandas基礎
6. データの可視化
7. データの分析
   紹介分析手法：相関・回帰分析、カイ二乗検定、独立なt検定、対応のあるt検定、多重比較 ANOVA（分散分析）、多重比較 Tukey-Kramer検定、ノンパラメトリック検定

各コースの概要と料金等の情報