データサイエンスのための統計学の基礎
確率、分布、仮説検定、回帰モデルなど、データ分析に不可欠な統計学の主要概念を学びます。
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ビジネスデータを分析し、信頼性の高い仮説検証を実行し、自信を持ってデータ駆動型意思決定を行うために必要な統計学の基本的な概念を習得する。
ＳＰＳＳで有意性テスト、ｔテスト、ＡＮＯＶＡ、回帰を行い、データを正確に分析し、自信を持ってデータ駆動型ビジネス決定を行う方法を学ぶ。
統計モデル化とデータ駆動意思決定の強固な基盤を構築するために，Ｒを用いてデータをクリーンアップ，可視化，分析する方法を学ぶ。
最新のPythonツールと業界標準のワークフローを使用して、データ処理、統計分析、機械学習における強固な基盤を構築します。
専門的な意思決定のためにＥｘｃｅｌを用いてデータセットを組織化，分析，可視化するための基本的な技術を習得する。
透明な科学的コミュニケーションのためにコード、データ、ナレーションを組み合わせた検証可能なデータレポートを作成するために必要なツールとワークフローを習得する。
データアナリストまたはエントリーレベルのデータサイエンティストとしてのキャリアをスタートさせるために、統計、データストーリーテリング、モダンなデータワークフローに関する強固な基礎を構築する。
基礎的なSASプログラミングをマスターし、データのインポート、クリーニング、分析を行い、実世界のデータアナリストの役割とエントリーレベルの産業アセスメントに備える。
データを理解し，トレンドを分析し，データ駆動型意思決定を行うための初心者向けのガイド。
これまでのプログラミング経験なしに，分析やデータサイエンスのワークフローのためにデータにアクセスし，探索し，準備するためのＳＡＳプログラムを書くことを学ぶ。
プロのデータアナリストとしての旅を自信をもって始めるために必要な核となる概念、必須ツール、最新のワークフローを学ぶ。
Git と GitHub でバージョン管理を習得し、Markdown で再現可能なレポートを書き、R から始めることでデータサイエンス環境を構築します。
専門的なレポート作成のためにデータをクリーンアップ、分析、可視化するための基本的なツールと技術を学ぶ。
データ分析の基本的な概念、機械学習の基礎、そしてデータプロフェッショナルを目指す人向けに設計された最新のプロジェクトワークフローを学ぶ。
統計的プログラミングのワークフローとRの構文における強固な基礎を構築することにより，データの操作，分析，可視化を学ぶ。
データ公式を自信を持って読み解き、データサイエンスと機械学習への旅を始めるために必要な代数、確率、微積分の基本的な概念を習得します。
統計学の基本的な概念とビジネスモデルの作成技術を習得し、専門的な状況で自信を持ってデータに基づいた意思決定を行う。
堅牢なRパッケージを作成し、データサイエンスアプリケーションのためのソフトウェアエンジニアリングのベストプラクティスを実装する方法を学びます。
統計モデリングの基礎を発見し、最新のRプログラミング技術を使ってデータトレンドを予測する方法を学びましょう。
アクセスしやすいツールと最新のプログラミングワークフローを使用して、実験計画とデータ分析にベイズ推論を適用する方法を学びます。
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