新規項目

• 確率・統計の基礎知識
• サンプリング
• 色々な推定
• 仮説検定

その他に学べる項目

データ分析に必須となるツールやライブラリの使い方もコース前半に学習できます。
これにより、データ分析・数学の経験が無くても本コースで統計分析を学ぶ事ができます。

• Jupyter Notebookの使い方
• pandas体験
• pandasのデータ構造
• データ処理
• NumPyデータ作成
• NumPyの基本
• NumPyの関数
• 役に立つNumPy

Jupyter Notebook（ジュピター・ノートブック）

作成したプログラムをノートブックと呼ばれる形式で実行し、実行結果を記録しながらデータを分析できるツールです。実行結果を可視化しメモなども残せ、分析作業の振り返りやチームメンバーの共有など便利な形でデータを持つ事ができます。 そのような特徴からデータ分析の分野で普及しているツールです。Jupyter NotebookはPython言語が由来のノートブックで広く使用されています。

データ分析処理ライブラリ「pandas（パンダス）」

Pythonでデータ解析を支援する、オープンソースライブラリです。数表や時系列データなどを操作するためのデータ構造と演算が提供されています。

数値データ処理ライブラリ「NumPy（ナムパイ）」

Pythonで、数値計算を効率的に行うためのライブラリです。効率的な数値計算を行うため、ベクトルや行列などを表現できる型付きの多次元配列のサポートをPythonに加えるとともに、それらを操作するための数学関数ライブラリが提供されています。

数値解析ライブラリー「SciPy（サイパイ）」

Pythonで統計、最適化などを計算するための数値解析ライブラリーです。NumPyをベースに用い非常に多くの機能が提供されています。PyQでは、scipy.statsという統計用のサブライブラリーを中心に学習します。