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データの可視化/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/
会員限定
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
48人の振り返り
matute
IT・WEB・エンジニア
条件付き確率・ベイズの定理を利用して、事象間の関係性を定量的に説明することができる。ビジネス・日常あらゆる場面で活用できると思う。
yoshihito_f
経営・経営企画
推計統計につながる基本を理解することができた。
hiroshi-srkr
経営・経営企画
ベイズの定理もおぼろげにしか覚えられておらず、この様な講座を何度も見返すことで、記憶を想起しています。今回の講座はとても分かりやすく解説されてより、以前よりもよく理解できました。
kazuwata
専門職
確率分布、ベイズ定理とだんだんと難しくなってきました。実際に使えるようになるまでがまだイメージできませんでした。もう少し基礎学ぶ必要ありかと。
kammy-kammy
金融・不動産 関連職
データサイエンティスト検定のテキストの補完してくれる内容。ベイズの定義はわかり易かったが、復習も必要
14001
資材・購買・物流
条件付き確率やベイズの定理、確率分布、期待値、分散、標準偏差について学ぶ事が出来ました。少し難しい内容でしたが、GLOBISの確率①の動画を見た上でこの動画を見ると分かりやすいと思います。
haruyukipapa
金融・不動産 関連職
数式にΣとか積分が出てくると難解に感じますが、何度か講義を止めながら理解しました。
nakashimamas
その他
推計統計につながる基本を理解することができた。
miura_ka
販売・サービス・事務
業務へ(考え方を)展開できるヒントになった。
t_htn
経営・経営企画
条件付き確率の考え方を使い、
適切なデータ分析を行いたい。
minori_yabu
メーカー技術・研究・開発
確率分布の部分が興味深かったが内容が少なかった。
yasupii
その他
ベイズの定理は始めて学びました。その解釈を含めて、イメージは分かりましたが、完全には理解できていないので、改めてちゃんと理解を深めようと思います。
csl_kojima
IT・WEB・エンジニア
理解が深まりました。
vz3000
IT・WEB・エンジニア
条件付き確率・ベイズの定理について理解を深めることができた。今後の学習に生かしていきたい。
iso_ken
専門職
ベイズの定理は今後の自らの仕事に重要になってくるのでしっかり理解し活用できるようにしたい
madogiwazoku
その他
素人には難しいです。難しくてはげそうです。鼻血もでそうです。
ysen
IT・WEB・エンジニア
ベイズ定理を学びなおせた。資格取得の一助となる講座であった。
kenjiro_fujita
コンサルタント
ベイズの定理の意味を理解することができた。実際に対象顧客が商品を購入する確率をベイズ更新を用いて、精度を高めたい。
kitano_wataru
IT・WEB・エンジニア
離散や連続など理解しにくい概念が登場してきているので、もう少し調べてここら辺を明確に想像できるようにしてから先へ進みたい
napple0902
経理・財務
ベイズの定理の解釈がよくわかりませんでした。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
k-akira
営業
ベイズの定理の解釈が理解できた
cs1960
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
stani
専門職
確立を利用していきたいと思う。
512177
資材・購買・物流
確立を学んで将来の事業予測を加えていきたい
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
ベイズの定理、確率分布の考え方を使って、どうやって機械学習をして事象を推測するのか、早く知りたい。
choko0504
メーカー技術・研究・開発
ベイズの定理は機械学習でよく聞く言葉だったが、自分自身が理解できていなかったため今回の講座を受講し理解を深めることができ大変良かった。
70sp1208
その他
迷惑メールの振り分けに確率の考え方が採り入れられていることが、興味深かった。内容は、大学の教養課程のレベルを超えているが、AIの考え方を知るためには必要だと思うので、引き続き視聴して学習していきたい。
watanabe-tat
専門職
ベイズの定理について理解できた。新規事業収益の期待値を確率から計算したい。
test_test___
メーカー技術・研究・開発
ベイズの定理が実際には迷惑メールフィルターに使用されているなど実際どう使われているのかわかると腑に落ちる
hararin-kobo
金融・不動産 関連職
業務で活用するためには、具体的な事例があると分かりやすいと思いました。
take515
メーカー技術・研究・開発
確率についての基本事項を確認できた。
michiyomichiyo
その他
業務に必要そうだと思えた
hr-sakai
その他
推計統計、とても分かりやすかった。今後、業務に活用する方法を考えたいとおもいます。
yonghwa
販売・サービス・事務
勉強になった
使ってみたい
user-name01
販売・サービス・事務
確率の考え方とその使い方を今後の学習に生かせそうだと思った。
ono_toshii
IT・WEB・エンジニア
仮設検証を行う際には、確率の知識が必要と言うことを学んだ。これから、データ分析していく上で確率の定義を理解して活用していこうと思います。
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
品質検定を受験する際に、一通り学んだが、理解が浅かったので、今回の説明で
更に理解が深まった。
ただ、確率変数についての部分は、何度聞いても完全には理解出来ていない気がする。
事例を学ぶ事で、更に理解を深めたい。
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
ベイズの定理の本当の意義を調べてみたいいました。
hfkd156036
金融・不動産 関連職
条件付き確率・ベイズの定理について理解がふかまった。
yoshikazu-1103
営業
わかりやすかったと思います。何度も受講する必要感じました。
atsushi_komaki
金融・不動産 関連職
苦手意識を克服して、向き合いたい。
yuji64
経営・経営企画
数学アレルギーからの脱却を図りたい
moco_fuwa
その他
式の意味やその使われ方をしっかり理解していきたい
k_k_ai
メーカー技術・研究・開発
この講座では全体像が分かるので良い。
自分が苦手な項目が把握できるので重宝している。
7031
経営・経営企画
業務で活用するためには、具体的な事例がほしかったです。
vegitaberu
人事・労務・法務
とてもわかりやすく、理解できました。基本的な理論の積み重ねから、AIのように複雑なものや、複雑な分析が成り立っているということが、イメージできました。
suzuqp
IT・WEB・エンジニア
また改めて復習して理解できるように努力します。