【CodeIQ提供】データ解析・可視化なら俺らに任せろ！- 第30回R勉強会まとめ #TokyoR
2013年4月20日（土）にニフティ株式会社のセミナールームで、第30回R勉強会＠東京（#TokyoR）が開催されました。#TokyoRは、里洋平氏(@yokkuns) が主催しているR言語を学ぶプログラミングの勉強会です。今回は100名以上の参加希望があったため、補欠が出てしまったほどの人気イベントです。 そもそも R言語とは、統計処理を得意とする言語であり、データの解析や可視化などを比較的簡単に実行出来るツールです。 今回は、その人気イベントである第30回R勉強会＠東京にお邪魔し、全5時間に渡るアツい内容をまとめてお届けします。またこちらの勉強会まとめ記事は、株式会社リクルートキャリアが運営する「CodeIQ（コードアイキュー）」のご協力で提供されております。 （当日のアジェンダ） それでは、各セッション内容のご紹介です。 初心者セッション1 「はじめてのR」 最初は、R歴三年・ビジ
ビジネスデータ分析 | 慶應丸の内シティキャンパス
プログラムの概要 ビジネスのあらゆる場面にデータ＝数値情報があふれています。現状を分析し、意思決定する。説得力のある主張をし、提案する。そこで効果やスピードの鍵を握るのはデータです。しかしながら、その多くは活用しきれていない、またどう扱ってよいかわからないというのが現実ではないでしょうか。 本プログラムではビジネスで用いられるデータの加工・要約から、解釈、予測、論理の構築、さらには発展的な解析までを体系的に学びます。 統計解析の役割や主要な分析手法を理解するとともに、統計・多変量解析の基礎を用いた具体的なスキル演習を行うことで、業種・業界・職種問わずあらゆるビジネスで活かせるデータ分析力の習得を目指します。 進め方 ビジネスで使える統計学の知識となるよう、全セッションにてノートPCを利用したデータ分析の演習を実施します。プログラム終了後も活用できる、Excelと基礎的なフリー統計ソフトを使
統計家が最低限理解すべき用語リストメモ - データサイエンティスト上がりのDX参謀・起業家
これまで統計学を学んできて、最低限必要だろうなと思う用語のリストです。どれも説明が難しいので、そのうちうまく説明できればいいです。 母集団 確率 頻度論 ベイズ・ベイジアン 検定 P値 信頼区間 αエラー βエラー サンプルサイズ 大数の法則 中心極限定理 標準誤差 尤度 ランダム化 バイアス ランダムサンプリング
ぼくのかんがえたとうけいがくぶかりきゅらむ - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
個人的にもやもやと考えたカリキュラムです。日本の大学には存在しない統計学部がもしあったら、こんなカリキュラムを組みたいなぁ、と。 統計学の講義は分布や変数の型を教えるところから入るんだけど、授業を受けていて分かりにくいな〜と学生の頃から常々感じていました。（あくまでも個人的な偏見と妄想に満ち溢れた記事であることをご了承ください。。） それでは、カリキュラムを発表します！！ 1. データ解析I一般化線形モデル教師付き機械学習非線形モデル（一般化加法モデル）カテゴリカルデータ解析生存時間解析グラフィカルモデリング経時データの解析探索的データ解析（EDA）多次元データの縮約非教師付き機械学習（クラスタリング）データマイニング 2. データ解析IIデータハンドリングI（R）データハンドリングII（perl、rubyなどスクリプト言語）データベースからのデータ取得I（RDBMS系）データベースからの
データサイエンティストになるために
This document provides information about iAnalysis LLC, a data science consulting company. It includes: 1) An overview of iAnalysis' services including data mining, statistics consulting, and predictive modeling using tools like R, SAS, and Python. 2) Biographies of the principal data scientists, who have PhD's in statistics and experience in academia, the non-profit sector, and government. 3) Det
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