スキル解説

データサイエンティスト検定

【DS検定】DS6 偏微分

2024年07月 データサイエンティスト検定のスキルチェックリストDS6に関する解説を行います。
データサイエンティスト検定

【DS検定】DS7 積分

2024年07月 データサイエンティスト検定のスキルチェックリストDS7に関する解説を行います。
データサイエンティスト検定

図表の読方解説!データの傾向・異常・相関を正しく理解する方法

「図表を正しく読む力」がデータ分析の鍵!バラツキや相関関係、特異点を見抜く方法を分かりやすく解説します。グラフや表から有益な情報を得るためのポイントを押さえましょう。
データサイエンティスト検定

片側検定と両側検定の違いは?統計的仮説検定をわかりやすく解説

片側検定と両側検定の違いをわかりやすく解説。統計的仮説検定の基礎知識や具体例、p値や有意水準の扱いについて詳しく説明します。
データサイエンティスト検定

データ分析の変数と因子の違いとは?因果関係を正しく理解する

データ分析における独立変数・従属変数・交絡因子・中間因子の違いをわかりやすく解説。因果関係を正しく理解し、データの誤った解釈を防ぐポイントも紹介します。
データサイエンティスト検定

サンプリングエラーとは?データの偏りや外れ値の影響を防ぐ方法

データ分析の精度を左右するサンプリングエラー。特定のグループに偏ったデータや外れ値の影響を正しく処理しないと、誤った結論を導く原因になります。本記事では、代表性の欠如を防ぐ方法や外れ値の適切な扱い方を解説します。
データサイエンティスト検定

データの信頼性とは?背景を理解して正しく活用する方法

データをそのまま信じていませんか?データの収集背景やバイアスを理解しないと、誤った判断につながることも。本記事では、データの信頼性を見極めるポイントや注意点を解説します。
データサイエンティスト検定

時系列データの基本|トレンドと周期性を解説

時系列データのトレンドや周期性の読み取り方、移動平均・回帰・相関計算の基礎と注意点をわかりやすく解説します。
データサイエンティスト検定

実験計画法の3原則とは?無作為化・反復・局所管理化を解説

実験計画法の3原則「無作為化・反復・局所管理化」についてわかりやすく解説。信頼性の高い実験を行うための基礎を学べます。
データサイエンティスト検定

標準化とは?zスコアや正規化との違いを解説

標準化とは何か?zスコア変換・正規化・分位点変換の違いをわかりやすく解説。データ分析初心者にもおすすめ。