微分／データサイエンス入門
このシリーズでは、スキルアップAI株式会社の「データサイエンティスト基礎講座」より、ビジネスパーソンが知っておくべき内容を抜粋してお送りします。データサイエンティスト検定™ リテラシーレベルにも対応した内容となっています。 スキルアップAIは、入門、データ分析、AIエンジニア基礎、ビジネス、クラウド、AIエンジニア応用といったカテゴリで様々な講座を用意しています。 スキルアップAI株式会社 https://www.skillupai.com/open/
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このコースについて
企画や営業といったビジネス職の方から、これからデータサイエンティストを目指したい方まで、数学の「微分積分」の基礎を学び直したい方を受講対象者としています。受験数学のような公式を使いこなすテクニック的な話ではなく、AIやデータ分析との関係性を意識しながら、微分積分の概要とポイントが押さえられるコースです。
本コースは、デジタル変革に伴走する株式会社アイデミーが提供しています。
アイデミーのサービスである「Aidemy Business」は、デジタル人材育成のためのオンラインDXラーニングです。
https://business.aidemy.net/
コース内容
- この講座のゴール
- 関数って結局なに？
- 接線からグラフがわかる
- 傾きのイメージをつかむ
- 接線の傾きを自力で求める
- すごいぞ、微分
- よく使う微分の公式
- 微分の記号
- 多変数関数
- ついに、偏微分
- 集大成！全微分
- 合成関数
- 積分はただの面積
- 積分の計算方法
- まとめ
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
37人の振り返り
kobamasa3
その他
データサイエンティストの資格取得を目指すうえで必要な数学である、微分や積分（特にヒストグラムのおける合計人数）について、本講座での概要をもとに今後理解を深めたい。
ozawa_h
IT・WEB・エンジニア
中高で習った内容でした。かなり短く纏められいます。
社会人としては実用的活用が求められるため、この後の教育も期待しています。
shin0216
専門職
実データからの予測精度を上げるために、誤差を小さくすることが重要でそのために微分を活用することがよく理解できた。さらに、多変数微分、偏微分、全微分の意味、基本的な計算方法を理解することができた。
x7j
メーカー技術・研究・開発
エッセンスを大変完結にまとめられていたため、復習になった。
michiyomichiyo
その他
一番初めにこれを見たかった。もう一度見ておとしこみたいです
zukkoro
専門職
最近はエクセルの関数で計算できてしうので、本来の意味（微分は接線、積分は面積）をもう一度確認することができた。
14001
資材・購買・物流
高校の数学Ⅱ、数学Ⅲの授業の復習になりました。大学の数学の範囲も偏微分で含まれていたが、基本的に分かりやすかったです。微積分学がどのようなことかよく分かりました。
yuji64
経営・経営企画
数学アレルギーを払拭したい。
yykk1
メディカル 関連職
微分積分を忘れていたので基本的な内容から説明していただけて助かりました。
makidayo
IT・WEB・エンジニア
微分積分についてよい復習になりました。
moco_fuwa
その他
微分・積分の中身を分かりやすく学べた
tanjiro----
専門職
データ分析における検討に関し、微分と積分の考えが良く出てくる。あまり理解していなかったため、今回の説明で理解できる幅が増えたと感じた。
kubota03
人事・労務・法務
私の知識・理解力が足らず、７．項の山場以降に対する理解が２～３割程度でした。
highway99
IT・WEB・エンジニア
微分や積分が短時間で復習できました。
pinguino
販売・サービス・事務
今まで見た動画の中で一番わかりやすく、どのように活用できるかイメージができた。
niikuramiho
その他
確率統計学の理論を把握するのに役立つ
beni_beni
メーカー技術・研究・開発
微分積分の復習するのに動画見ました。実践でどのように活用できるかは、これからの学びでわかってくると思います。
yoshikouc
販売・サービス・事務
微分積分の考え方がよくわかりました。データ分析にどう実際に使っていくのか、復習しながら進めたいです
e_co
販売・サービス・事務
高校生の時以来の微分・積分でした。
簡潔な説明で記憶を呼び起こすことができましたが、実務で活かしていくためには、もっとしっかり学びたいと思いました。
takumi_1453
経営・経営企画
データサイエンス入門講座の数学要素でかなり苦しんだので、まずこの講座でアレルギーを緩和したほうがいいですね。接戦のかたむきを求める考え方を詳しく解説頂いて理解が深まりました。
m-inutake
IT・WEB・エンジニア
大元のモデルとなる関数さえ生成できれば、ある時点(初期値)における傾き(向き)を知り、自ら解を探しに行く動きは応用範囲が広いと思いました。大元のモデル(関数)をどのように定義するかが難しい印象を受けました。
hararin-kobo
金融・不動産 関連職
ざっくりと、微分や積分のエッセンスを学ぶことが出来た。積分は、統計学の基礎だと、改めて認識した。
hashi001
営業
業務で活かしていきます。
yoshikazu-1103
営業
入門として理解したつもりになったような気がします。自分で学習し、理解を深めたいと思います。これからです。
70sp1208
その他
大学卒業以来、微積分に接することはなかったが、体系的に説明いただきよい復習の場となった。ただし、ＡＩと微積分がどのようなつながりがあるのか、興味深いので今後の学習が楽しみである。
shomachika
経営・経営企画
むずかしかったです。
koichi_seya
その他
微分の意味を説明してくれて理解がより進んだ
user-name01
販売・サービス・事務
基本的な内容としつつも学校では習わなかった説明の仕方もあって、今後の学習に役立つと感じた。
naruto0077
IT・WEB・エンジニア
現在の業務ではシステム障害の傾向分析をしているため、分析という観点で本講座を受講してみた。高校・大学で学んだ微分積分、偏微分など思い出したが、とても分かり易い解説と感じました。直接現在で業務で活かせるかは微妙な所ではありますが、今後の分析業務に活かせればと考えます。
chinappy
その他
原始関数、不定積分の理解ができました
bird_t
専門職
すっかり忘れていた微積の振り返りができた
do3do3do3
専門職
久しぶりの微分積分だったので少し戸惑いも感じました。
elon-masuo
経営・経営企画
先生が賢そうな顔で信頼できる。
drei
メーカー技術・研究・開発
思い出し学習としてコンパクトにまとめられて理解に役立ちます。観察対象（出力）と変化対象（入力）を見極めて視覚化につなげてゆくことが大切だと思います
takeshinese1976
専門職
経営大学院に行くので、その際に使われる統計学の基礎をここで学ぶことができました。今日学んだことを今後のクラスで活用できればと思います。
yuupapa
IT・WEB・エンジニア
とても分かりやすい説明でした
noriko0907
その他
高校生の時にやって以来、まったく触れてもいなかったので、なんとなく理解したかな？という感じでした。もう１度聞いてしっかり理解したいと思います。