統計学の全体像しっかり学ぶ予測・ベイズ・検定・AI活用本格一日講座

学びたい日程はご希望があれば簡単に設定できますので
事前連絡をお願いします。
統計学の全体像しっかり学ぶ予測・ベイズ・検定・AI活用本格一日講座
数式が苦手でも大丈夫グラフと図解で統計の基本から予測分析・ベイズ統計
・検定・AI活用まで優しく丁寧に教えますので安心して受講してください。
1日でつかむ統計学の全体像専門用語なしでデータ分析が見える親切講座
数式が苦手でも大丈夫グラフと図解で統計の基本から予測分析・ベイズ統計
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統計学は難しくない総合基礎習得したい方向け1日図解数式なし充実講座
統計学検定1～4級網羅総合基礎予測統計とベイズ統計仮説検定Python
までじっくり学ぶデータ解析プロへ多図解数式なし解説わかりやすく説明
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プラチナ講師が自信をもってわかりやすく解説進行し
その場の質問にすぐさま対応。

日本はほとんど思い込みや曖昧さで大混乱しています。
統計学は,その思い込みや曖昧さを打破し確率の高いアドバイスができる
人財を育てるのが目的です。
金を残すのは3流物を残すのは2流人を残すのが1流。
当講座はグローバルに恥ずかしくない人財教育が理念です。
その理念にご賛同いただきぜひ講座に触れてください。
もやもや感があればすぐ講座に予約してみましょう。1日で予測統計や
ベイズ統計や検定更にPythonまで一挙に学べるのは他にありません。
数式の多い統計学セミナーから逃げて駆け込み寺として当講座にチャレンジして
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そうすれば統計学は難しくないまた人生の生き方の武器であると確信します。
基礎講座統計学総合難しいを卒業。統計学の面白さをじっくり再発見7時間講座
数式に頼らないわかりやすく図解で総合基礎回帰分析ベイズ統計仮説検定15種Pythonで実践森岡毅氏の確率思考で、データ解析のプロを目指す。
統計学に挫折したあなたへ。もう「難しい」とは言わせません。
統計学の面白さをじっくり再発見する約7時間

数式が苦手で挫折した方も、これから学ぶ方もご安心ください。
この講座は、複雑な数式に頼らない「わかりやすさ」を最優先にして
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物理学・量子力学の視点から、誰も教えなかった統計の**「核心」**を
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この講座が「圧倒的」である理由
圧倒的な網羅性: 統計学検定1〜3級相当の範囲をカバー。回帰分析、
ベイズ統計、仮説検定など、ビジネスに必須な15種類の統計手法また
Pythonで簡単に図表を出せます。徹底解説します。

実践的なスキル: Pythonを使って、習得した知識をすぐに形にする
方法を学びます。AIの核心となる概念も理解し、データ分析のプロへ
の道を拓きます。

実績に裏付けられた学び: USJをV字回復させた森岡毅氏が実践する**「
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応用した統計学の解説。難解な概念が、直感的でクリアな理解に変わります。
誰もが楽しめる内容: 経営者から主婦、学生まで、誰でも楽しく学べるよう、
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講座を終えた後のあなたは、こんな未来を手に入れます
データ分析の知識が身につき、ビジネスで重要な判断力と解析i力が飛躍的に
向上します。
データサイエンティストのような高収入の仕事への道が開けます。
人工知能の核心を理解し、最先端のビジネスで活躍するチャンスを得られます。
統計学が単なる学問ではなく、人生を迷わず進むための羅針盤であることに
気づくでしょう。
「この講座を受けて、人生が変わった。」
この講座は、統計学という冒険旅行への招待状です。
たった約8時間で、あなたの未来は大きく変わります。
いますぐ、統計学の本当の面白さを体験しに来ませんか？
講座内容統計検定書　4級から1級の重要部分全て網羅
真剣に統計学を学びたい方向けに真剣に教えます。然し、図式が多いので
わかりやすく頭に入っていきます。他の統計学の講座と違う点
1．講師がCAD・CAEやフーリエ解析の営業技術者だったので現場の事象をモデル化し
シミュレーションの考え方が統計学と全く同じであるときずき圧倒的に
　わかりやすく解説できるようになりました。
2．IT専門校や数学系の大学の授業では全くありません。
　 ビジネスの現場に即役立つ話が満載です。売上予測や比較検証やマーケティングにも
　 即役立ちます。エクセル活用できます。
3. 多くの図式だけでなく腑に落ちる論理的な話で構成されているので安心です。
下記講座内容
約8時間　9時半～17時（昼食タイム含む）
講座内容（順不同）
波がおしえるものとは
難解な用語
オームの法則
業界用語
統計の用語
マトリックス（最重要事項）
部分と全体
伸びとちじみ　慣性の法則　三位一体
フーリエ解析
母集団
サンプリング
フイルターの概念
回帰分析予測統計
ミックスジュース(よく混ぜた状態）
ピタゴラスの定理(絶対値）
損失係数と調質（丁度良いところ）
棒グラフ　ヒストグラム
因果関係と相関関係が明確にわかる。
統計量とは
平均・分散・標準偏差
平均4種
確率密度関数と伝達関数
大数の法則
中心極限定理と固有値（特性や変化）
分析と解析の違いが明確にわかる。
偏差値と教育
正規分布と標準正規分布の違い（最重要項目）
尤度と調質とは
自然の法則(統計の核心）
フイッシャーの三原則
直交表とクロス集計
t分布とカイ2乗分布
自由度とは不偏推定量とは
2項分布　ポワソン分布
森岡毅確率思考を解説
正規分布とカーブフイット
曲線適合とは
ビジネス予測統計学
販売データの読み方
平均値に騙されない
パラメータとは
部分と全体（マトリックス）

物理学とベイズ統計学のアプローチ　
事前分布
尤度関数とは　わかりやすく解説
事後分布
ベイズの定理
ベイズ更新
人工知能の核心
フイードバック制御とフイードフォアワード制御
カルマンの渦の謎
乱流とカオスとエントロピーの増大と
フラクタルの謎（心理学）
線形と非線形領域
モンテカルロ法MCMC
CAD・CAEとCATの違い
共役反応（バランスシフトの法則）
抵抗を小さくする方法
予測統計とベーズ統計の違いと生き方や考え方
検定とは
検定の選定6条件
T検定とは
カイ二乗検定と他13種
推定と仮説検定の違い
検定の考え方と種類
対立仮説と帰無仮説
有意水準とP値
両側検定と片側検定
棄却とは
統計学とPython実践デモ　視覚的に統計学がわかります。
大谷翔平の成功の秘密
AIでデモ実演ライブ