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データサイエンスの基本知識 数学入門(微分積分)

  • 1h 16m (15sections)
  • 分析
  • 実践知

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。

25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。

    2023-09-03
  • 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。

    2023-09-03
  • 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。

    2023-12-19
  • 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。

    2023-09-11
  • yuupapa

    IT・WEB・エンジニア

    とても分かりやすい説明でした

    2024-04-24
  • shomachika

    経営・経営企画

    むずかしかったです。

    2023-10-09
  • hashi001

    営業

    業務で活かしていきます。

    2023-09-26
  • 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

    2024-01-11
  • 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

    2023-10-13
  • 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。

    2023-09-29
  • 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。

    2024-05-17
  • chinappy

    その他

    原始関数、不定積分の理解ができました

    2024-06-02
  • elon-masuo

    経営・経営企画

    先生が賢そうな顔で信頼できる。

    2024-03-18
  • 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。

    2023-11-26
  • 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。

    2023-12-05
  • 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

    2024-03-27
  • 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

    2024-06-07
  • 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。

    2024-06-26
  • 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。

    2023-09-21
  • yuji64

    経営・経営企画

    数学アレルギーを払拭したい。

    2024-07-09
  • 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。

    2024-07-16
  • 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。

    2024-03-31
  • 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。

    2023-10-05
  • 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。

    2024-01-16
  • 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。

    2023-12-10

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