セミナー概要
世界最速で統計学の真髄をマスターする実践的プログラム
6時間で統計学の真髄をマスター
基礎から応用まで、体系的に学べる効率的なカリキュラム。無駄を省き、実務に必要な知識に集中します。
Google Gemini・Python・Excel実践
最新のAIツールと従来のツールを組み合わせた実践的なアプローチ。すぐに業務で活用できます。
東京情報大学教授による直接指導
豊富な教育経験と実務知識を持つ嵜山陽二郎教授が、わかりやすく丁寧に指導します。
初心者でも安心のステップ学習
統計学未経験者でも理解できるよう、基礎から段階的に学習。質問しやすい少人数制です。
こんな方におすすめ
統計解析を業務で使いたい方
データサイエンスに興味がある方
Python初心者の方
医療統計を学びたい方
多変量解析を習得したい方
研究でデータ分析が必要な方
詳細カリキュラム
基礎から応用まで、実践的な6時間のプログラム
1
統計学の基礎
90分
- 統計学の基本概念と重要性
- データの種類と尺度（質的・量的データ）
- 記述統計：平均、中央値、最頻値、標準偏差
- データの可視化：ヒストグラム、箱ひげ図
- Excelでの基本的な統計処理実習
2
Google Gemini入門
60分
- Google Geminiとは：生成AIの基礎
- プロンプトエンジニアリング基礎
- データ分析でのGemini活用法
- 統計解析におけるAI活用事例
- 実践演習：Geminiでデータ解析
3
Python統計解析入門
90分
- Python環境構築（Anaconda、Google Colab）
- NumPy、Pandas基礎
- データの読み込みと前処理
- 基本的な統計量の計算
- データの可視化（Matplotlib、Seaborn）
休憩 30分
4
推測統計と検定
90分
- 確率分布の基礎
- 正規分布と中心極限定理
- 仮説検定の考え方と手順
- t検定（対応なし・あり）
- カイ二乗検定
- p値の正しい解釈
5
多変量解析入門
60分
- 相関分析と散布図
- 単回帰分析
- 重回帰分析の基礎
- 主成分分析（PCA）の基礎
- クラスター分析の紹介
6
実践演習とQ&A
30分
- 実データを使った総合演習
- 質疑応答タイム
- 今後の学習ロードマップ提示
- おすすめ教材・リソースの紹介
講師紹介
豊富な実務経験と教育経験を持つ専門家が指導
東京情報大学教授
嵜山 陽二郎（さきやま ようじろう）
東京情報大学 総合情報学部 教授
プロフィール
統計学、データサイエンス、情報科学の分野で20年以上の研究・教育経験を持つ。
特に医療統計、多変量解析、機械学習の応用研究で多数の論文を発表。
企業や医療機関との共同研究プロジェクトも多数手がけ、実務に即した統計解析の指導に定評がある。
専門分野
- 統計学・データサイエンス
- 医療統計・疫学
- 多変量解析
- 機械学習・AI応用
- Python・R によるデータ分析
主な著書・論文
- 「実践的統計解析入門」（技術評論社）
- 「Pythonではじめる医療統計」（オーム社）
- 「データサイエンスのための多変量解析」（共著、朝倉書店）
- 統計学関連の学術論文50本以上
受講生の声
実際に受講された方々からの評価
「統計学は大学時代に挫折していましたが、このセミナーのおかげで基礎から理解することができました。
特にGoogle Geminiを使った実践的なアプローチが非常に参考になりました。業務でもすぐに活用できています！」
「看護研究で統計解析が必要になり受講しました。医療統計の実例を交えた説明がとてもわかりやすく、
t検定やカイ二乗検定など、実務ですぐに使える手法を習得できました。少人数制なので質問もしやすかったです。」
「Pythonは初めてでしたが、環境構築から丁寧に教えていただき、6時間でデータ分析の基本を習得できました。
多変量解析の入門部分も学べて、今後の研究に大いに役立ちそうです。録画視聴権もあるので復習もバッチリです！」
