統計検定 データサイエンス発展及びエキスパート（CBT）｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate
実施趣旨 社会が大量のデータを生み出し、価値を創出する「データ時代」となり、データサイエンスの重要性が広く認識されるようになりました。文部科学省も数理・データサイエンスをすべての大学生が学ぶべき分野と位置づけ、この分野の教育強化を進めています。特に「数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム」において大学における標準的なカリキュラム及びスキルセットが整備されています。 「データサイエンス基礎」を踏まえて、「データサイエンス発展」では大学教養レベルの一般的な内容について、さらに「データサイエンスエキスパート」では大学専門レベルの内容について、CBT方式で評価・認証します。試験内容は、上記の数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアムのスキルセットに準拠します。これによりデータサイエンスのスキルレベルを客観的に評価します。 試験内容（予定） 試験内容の概要は以下の通りです。データサイ
ビジネス実務の現場で有用な統計学・機械学習・データマイニング及びその他のデータ分析手法10+2選（2016年版） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
そう言えば3年前にこんなまとめ的エントリを書いたのでした。この内容はそのままかなりの部分が2年前に刊行した拙著の原案にもなったということで、色々思い出深いエントリです。 なのですが。・・・この3年の間に統計学・機械学習・データマイニングの諸手法及びそれを取り巻くビジネスニーズには様々な進歩があり、そろそろこの内容にも陳腐化が目立つようになってきました。ということで、3年間の進歩を反映してアップデートした記事を書いてみようと思います。前回は「10選」でしたが、今回は「10+2選」に改めました。そのラインナップは以下の通り。 統計学的検定（t検定・カイ二乗検定・ANOVAなど） t検定 カイ二乗検定 ANOVA（分散分析） その他の検定 重回帰分析（線形回帰モデル） 一般化線形モデル（GLM：ロジスティック回帰・ポアソン回帰など） ロジスティック回帰 ポアソン回帰 正則化（L1 / L2ノルム
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