■このコースのゴール統計検定3級(R)程度の統計知識を習得し、データサイエンスに必要なスキル体系から次のステップを検討できる。■受講後にできるようになることの一例・基礎的な統計学の全体像が俯瞰できる・平均、分散、相関係数など主要な統計指標の意味がわかる・推測統計学における確率の考え方がわかる・標準正規分布を利用した、推定、検定の考え方を理解する・問題演習を通して、公式を使った計算が身に付く・データサイエンス周りのスキルを理解し、今後のアクションを検討できる※いくつか無料のプレビュー動画を公開しておりますので、イメージ確認のためぜひご覧ください。セクション1 コースのご案内コース概要と目的コースの全体像ご挨拶セクション2 -講義-データの見方を学ぼうCHAPTER1：統計学とは？で学ぶこと統計学とはデータの種類可視化と散布図CHAPTER1：小テストCHAPTER2：データを視覚的に表現するには？で学ぶこと度数分布表ヒストグラムと累積度数CHAPTER2：小テストCHAPTER3：データを分析する指標とは？で学ぶこと重要な統計指標平均分布の中心を表す指標（平均値・中央値・最頻値）CHAPTER3：小テスト（分布の中心を表す指標）分散・標準偏差標準化変量偏差値変動係数共分散相関係数CHAPTER3：小テスト（相関係数）このセクションで学んだことチェックコラムセクション3 -講義-確率による表現を学ぼうCHAPTER1：確率とは？で学ぶこと不確実性と確率母集団と標本記述統計学と推測統計学確率分布CHAPTER2：正規分布とは？で学ぶこと正規分布期待値標準正規分布CHAPTER2：小テストこのSECTIONで学んだことチェックコラムセクション4 -講義-推定と検定の考え方を学ぼうCHAPTER1：推定とは？で学ぶこと推定とは標本分布(参考)中心極限定理(参考)標本分散・標本標準偏差点推定区間推定（母分散既知）区間推定（母分散未知）(参考)母分散の区間推定小テスト①小テスト②小テスト③CHAPTER2：検定とは？で学ぶこと仮説検定とは母平均の仮説検定①母平均の仮説検定②片側検定両側検定(参考)母分散が未知の場合の検定このSECTIONで学んだことチェックコラムセクション5 -演習-演習により知識を定着させよう演習の注意点問題①（連続型データと離散型データ）問題②（グラフの種類）問題③（折れ線グラフ）問題④（度数分布表）問題⑤（ヒストグラム・箱ひげ図）問題⑥：（基本的な統計指標）問題⑦：（基本的な統計指標）問題⑧：（基本的な統計指標）問題⑨：（基本的な統計指標）問題⑩：（基本的な統計指標）問題⑪：（基本的な統計指標）問題⑫：（標準化変量）問題⑬：（標準化変量）問題⑭（偏差値）問題⑮（変動係数）問題⑯（帯グラフ）問題⑰（相関関係・因果関係）問題⑱（相関関係・因果関係）問題⑲（クロス集計表）問題⑳（相関係数）問題㉑（相関係数）問題㉒（相関係数）問題㉓（相関係数）問題㉔（回帰）問題㉕（回帰）問題㉖（回帰）問題㉗（確率）問題㉘（確率）問題㉙（確率）問題㉚（確率）問題㉛（独立試行の確率）問題㉜：（独立試行の確率）問題㉝（順列）問題㉞（組み合わせ）問題㉟（組み合わせ）問題㊱（組み合わせ）問題㊲（条件付き確率）問題㊳（条件付き確率）問題㊴（条件付き確率）問題㊵（条件付き確率）問題㊶（確率の解釈）問題㊷（確率変数・確率分布）問題㊸（確率変数・確率分布）問題㊹（確率変数・確率分布）問題㊺（正規分布）問題㊻（正規分布）問題㊼（正規分布）問題㊽（二項分布）問題㊾（調査）問題50（調査）問題51（調査）問題52（研究）問題53（標本平均）問題54（信頼区間）問題55（信頼区間）問題56（仮説検定）問題57（仮説検定）問題58（仮説検定）問題59（仮説検定）問題60（仮説検定）セクション6 今後の指針のご案内ボーナスレクチャー