確率①/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
割引情報をチェック!
すべての動画をフルで見よう!
初回登録なら7日間無料! いつでも解約OK
いますぐ無料体験へ
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/
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
65人の振り返り
napple0902
経理・財務
確率分布についての説明がわかりやすかった。
離散と連続の違いについても整理することができた。
2
iso_ken
専門職
確率分布は世の中の事象を表すのにとても有効なツールなので、しっかり理解して活用したい。
1
yasupii
その他
確率を考える場合、離散型と連続型があることが分かりました。実際に使う場合には、離散型があることを忘れて、連続型を適用してしまいがちになるので、注意したいと思いました。
1
miura_ka
販売・サービス・事務
分かっている内容と分かっているつもりだった内容があり、整理することが出来た。
1
vz3000
IT・WEB・エンジニア
ポアソン分布、指数分布、正規分布などの特徴を理解することができた
1
hfkd156036
金融・不動産 関連職
確率の考え方が理解できた。
0
atsushi_komaki
金融・不動産 関連職
具体的な利活用イメージは湧いてこないが、いざとなった時に少しでもキャッチアップする時間を短くできるように準備したい。
0
yoshihito_f
経営・経営企画
わかりやすい説明でした。
0
inyourmind
建設・土木 関連職
正規分布の式が思ったより複雑でしたが、結局正規分布に従う事象が世の中には一番多いので、今後もそれを利用していきたいです。
0
suzuqp
IT・WEB・エンジニア
まだ全然わからないので、何度か繰り返し視聴してみようと思います。
0
hrkudo
IT・WEB・エンジニア
それぞれの特長が分かった。
0
k_k_ai
メーカー技術・研究・開発
各分布の説明が非常にわかりやすかったです。
この先生の授業うけてみたいですね。
0
tsukamotoya
営業
ベルヌーイ分布(Bernoulli distribution)とは、数学において、確率 で を、確率 で をとる、離散確率分布である。ベルヌーイ分布という名前は、スイスの科学者ヤコブ・ベルヌーイに因んでつけられた名前であるらしい。統計学および確率論で用いられるポアソン分布(Poisson distribution)とは、ある事象が一定の時間内に発生する回数を表す離散確率分布である。 数学者シメオン・ドニ・ポアソンが1838年に確率論とともに発表したらしい。日常の業務に活かせるように努めてまいります。
0
yoshikazu-1103
営業
概要は理解できましたが、学生時代の学びを取り戻すのに学習時間が必要と感じております。時間を見つけ深堀したいと思います。
0
yoshiki2355
人事・労務・法務
客観的な判断を下す時
0
pinguino
販売・サービス・事務
来店客数だけでなく来店タイミングもこのように予測するのだということがわかり、興味深かった。
0
t_htn
経営・経営企画
確率の考え方が把握できた。
この考え方を活用し、現象をしっかり把握する
ようにしたいと思う。
0
naoki_sasano
メーカー技術・研究・開発
データ分析する際、平均、標準偏差を計算してばらつきをよく計算することがあるが、改めて正規分布の意味の復習ができた。
0
mimi7
マーケティング
わかりにくかったので、また復習したい。
0
14001
資材・購買・物流
離散確率分布と連続確率分布について学ぶ事が出来ました。離散確率分布ではベルヌーイ分布やポアソン分布について学べ、連続確率分布では正規分布について学べました。
0
vegitaberu
人事・労務・法務
確率の理論が、理解できました。特に、積分を活用する意味合いがよくわかりました。また、これを、データサイエンスで活用するイメージができました。AIが行なっていることが、理解でしやすくなった気がしました。
0
h-kozawa
メーカー技術・研究・開発
ポアソン分布以外は統計基礎の復習となった。
0
globiz_c
経営・経営企画
理解が深まりました。
0
kyo1227
営業
確率を考える場合、離散型と連続型があることが分かりました。実際に使う場合には、離散型があることを忘れて、連続型を適用してしまいがちになるので、注意したいと思いました。
0
minori_yabu
メーカー技術・研究・開発
確率分布について復習することができた。
0
ken222
営業
難解だったが、しっかり復習してますたーしたい
0
taki1990066
経営・経営企画
かなり高度な内容でしたので何度も復習して活用できるようにします。
0
yukotsuchiya
金融・不動産 関連職
タイトルのとおりデータサイエンスとしてここに使われていたんだ!というひらめきを得られない、数学の授業の域を超えない内容だった。
0
e_co
販売・サービス・事務
確率分布について、分かりやすい説明で、理解できた様に思いましたが、しっかり理解を深めたいと思います。
0
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。
0
kenjiro_fujita
コンサルタント
ポアソン分布、指数分布、正規分布などの意味を理解することができた。Webページに来る人の数の確率をもとめ、イベント前後でどのように確率が変化したか調査したい。
0
choko0504
メーカー技術・研究・開発
基礎的な確率分布について学習することができた。実務で利用する際には活用したい。
0
70sp1208
その他
ポアソン分布などは、品質管理の基礎講座で出てくるが、実際の業務で活用する場面がなかった。AIの分野では、このように確率の考え方を応用しているため、基礎をマスターして使いこなせるレベルまでになりたい。
0
yoshikouc
販売・サービス・事務
確率にも種類が多くあることがわかりました。繰り返し視聴したいです
0
cs1960
販売・サービス・事務
たいへ、勉強になりました。
0
stani
専門職
分布は大切な判断材料です。
0
ono_toshii
IT・WEB・エンジニア
工期のばらつき等見る場合に標準偏差を使っていたが、その仕組みの復習ができた。その他の確率分布についても業務で利用できないか検討していきたい。
0
grateful
専門職
離散型確率分布を学びました。
0
kammy-kammy
金融・不動産 関連職
確率分布の基本が理解できたような気がする(後に復習のため見直す必要が発生しそう)
各分布の具体的事例でイメージ湧いたが、他の例に転用し自分の言葉で説明できるようになりたい
0
512177
資材・購買・物流
確立を学び、事業予測に反映する、
0
kazuwata
専門職
まずは基礎の勉強です。
0
7031
経営・経営企画
離散分布は理解が難しいと思いました。
0
ysen
IT・WEB・エンジニア
確率分配の基本を学び直した。資格取得の一助となる講座であった。
0
matute
IT・WEB・エンジニア
事象により確率の求め方も異なることを学んだ。業務において予想・想定を提示する際にその事象にあった確率をもとに根拠を示せると説得力のある説明ができると思う。
0
9032843
経営・経営企画
確率分布の考え方がイメージできた。
0
michiyomichiyo
その他
離散型と連続型の違いがわかった
0
take515
メーカー技術・研究・開発
確率分布の種類について確認できた。
0
hararin-kobo
金融・不動産 関連職
業務で活用するためには、このような基礎が大切だと思いました。
0
watanabe-tat
専門職
新規市場の対象顧客群の売上分布を正規分布で表現して分布をにより、TAM、SAM、SOMを試算できる。
0
test_test___
メーカー技術・研究・開発
正規分布は仕事でもよくつかわれるのでしっかりと理解したい。
0
kitano_wataru
IT・WEB・エンジニア
分布は具体的などのようなものなのかイメージが非常に難しいので、とりあえず公式とどのような場合に使えるかのみを頭に入れておきたい。
0
user-name01
販売・サービス・事務
確率分布の基礎的内容を学んだ。今後の学習に生かしたい。
0
hr-sakai
その他
正規分布、確率分布とても分かりやすく理解できた。世の中の事象と合わせて考えていきたい。
0
haruyukipapa
金融・不動産 関連職
ポアソン分布や正規分布の公式は難解に感じましたがグラフで見ると、イメージができました。ネイピア数の値の説明がなく、急に答えが出たので戸惑いました。
0
yuji64
経営・経営企画
確率は奥が深く復習が必要です。
0
k-akira
営業
確率密度の概念と積分との関係性が少しわかったがまだ、理解が十分ではない
0
masato_86
専門職
わかりやすかったです。
0
kazumi_100pot
金融・不動産 関連職
離散分布は理解が難しいと思いました。
0
k--g--
その他
確率分布はシミュレーションにも使いますね。
0
ryusho1118
経営・経営企画
確率分布は実業務でも活用出そうな気がしたが、もう少し習熟度合いをあげる必要があると感じた。
0
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
0
kaikai356
専門職
○○分布が表したい現象というアプローチの仕方で各分布を理解しておけば、実務にも応用しやすいと思った。
正規分布にとどまらず、全確率が1というのはあらゆる確率関数ないし密度関数で満たすので、各分布において、係数を無視した状態でその分布の取りうる範囲で和を取るまたは積分を行うと係数の逆数が表れるので、確認してみると面白い。正規分布は重積分が必要だが、一様分布位なら、簡単なべき関数の積分で求められるので試しやすい。
0
moco_fuwa
その他
いきなり公式を覚えるのは難しいが、離散と連続の違いや分布の違いについて整理できた
0
elon-masuo
経営・経営企画
素晴らしいですね!確率分布は確かに概念的に少し複雑なことがありますが、一度整理されると理解しやすくなりますね。離散確率分布は、有限または可算無限の値を取る確率変数に関連する確率を表し、連続確率分布は連続的な値を取る確率変数に関連する確率を表します。これは、例えばサイコロの目のような離散的な値と、身長のような連続的な値の違いに関連しています。
0
shirojpn
メーカー技術・研究・開発
離散型確率分布と連続型確率分布は、何回か学習しているが、中々理解が進まない。
公式を丸覚えしてしのぐ事が多いが、基本的な理解を深めるのに
今回は良い機会となった。
0