デジタルマーケ・AI研修における「【G検定対応講座(8)】AI に必要な数理・統計知識」のコース概要

コースの概要

データを読み解く「統計のセンス」を育てる

AIやデータ分析の力を最大限に活かすためには、数字の意味をきちんと読み解くスキルが欠かせません。このコースでは、データの特徴をつかみ、そこから意味ある判断を導くための統計の基本を、やさしく体系的に学んでいきます。

まずは、平均や中央値、標準偏差といった基本的な指標からスタート。数字の“真ん中”や“ばらつき”をどう見るかが、データ理解の第一歩です。

次に登場するのは「確率」と「分布」の考え方。未来のことを完全に予測するのは難しくても、不確実さを前提にして判断する力がここで身につきます。

また、2つの数字の間にどんな関係があるのかを探る「相関」や「共分散」も重要なテーマ。データのつながりを数値で表せるようになると、ぐっと分析がしやすくなります。

さらに、未来の数値を予測したり、傾向を読み取ったりする「回帰分析」、仮説が正しいかどうかを検証する「仮説検定」も取り上げます。AIモデルをつくるときの判断にも深く関わる考え方です。

そして最後は、データ同士の“似ている度合い”を測る「距離」や「類似性」の考え方。これは、AIによるおすすめ機能やグルーピングにも応用されています。
数式に苦手意識がある方でも、ここでは実践につながる形で学んでいけるので安心です。統計の視点を手に入れて、より説得力あるデータ活用を目指しましょう。

コース詳細

<01>平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差

この授業では演習問題を通して平均、中央値、最頻値、分散、標準偏差を学びます。
データ分析の基礎となる統計量には、データの代表値としての平均・中央値・最頻値、データのばらつきを示す指標としての分散・標準偏差があります。本授業では、それぞれの定義や特徴を理解し、データの特性を適切に捉える方法について学びます。

<02>確率と分布に関する基本的な概念

この授業では演習問題を通して確率と分布に関する基本的な概念を学びます。
確率変数や確率分布は、データの不確実性を扱うための重要な基礎知識です。本授業では、条件付き確率、ベルヌーイ分布、二項分布などの確率分布の特徴を学び、確率モデルの適用範囲や計算方法について理解を深めます。

<03>相関と共分散

この授業では演習問題を通して相関と共分散を学びます。
相関と共分散は、2つの変数の関係性を分析するための統計的手法です。本授業では、相関係数の計算方法や共分散の意味、さらに偏相関係数や疑似相関といった概念を学び、それぞれの違いや活用方法について理解を深めます。

<04>最適化と回帰分析

この授業では演習問題を通して最適化と回帰分析を学びます。
最適化手法は、機械学習モデルの精度向上やデータ分析において重要な役割を果たします。本授業では、最小二乗法や最尤法によるパラメータ推定の方法、移動平均を用いたデータの平滑化、回帰分析の基本概念を学び、それぞれの適用範囲について理解を深めます。

<05>統計的仮説検定の基本概念

この授業では演習問題を通して統計的仮説検定の基本概念を学びます。
仮説検定は、統計データを基に仮説が正しいかどうかを判断する手法です。本授業では、帰無仮説と対立仮説の違い、期待値の概念、仮説検定の基本的な流れについて学び、統計的な意思決定の基礎を理解します。

<06>距離と類似性

この授業では演習問題を通して距離と類似性を学びます。
データ間の関係を数値化する方法は、機械学習やデータ分析において重要な役割を果たします。本授業では、ユークリッド距離やマハラノビス距離といった距離の概念、コサイン類似度によるベクトルの類似性評価、相互情報量を用いた変数間の関係の測定について学び、それぞれの適用場面を理解します。