第116回 統計超入門

イベント内容

「これからの10年で、最も魅力的な職業は統計家だ。」というグーグルのチーフエコノミスト Hal Varian氏の一言は、多くの方に知られるようになりました。ご存知の通り、統計学は、ビジネスや研究、様々なデータを扱うときに非常に有効な手段です。 しかし、今の日本には、「統計」をきちんと学べる仕組みがありません。元々数学的な素養があるなら別ですが、本当に基礎から学ぼうと思っても誰も教えてくれないのが現状です。 実際に、今後日本ではビッグデータ関連の雇用が36万5000人分増える見込みに対し、雇用条件を満たせる人材は11万人程度しかいないとも指摘されています。 (Gartner Symposium/ITxpo 2012 より引用)

例えば、深い統計学そのものは分からなくても、「大量のデータに対して、どういう風に向き合うのか」ということだけ知っていたらビジネスの現場において非常に有効な手段になりうることは想像に難くありません。 例えば、100人分集めたデータは、どのくらいの誤差があってどのくらい信用出来るデータか速答できますか?あるいは、データ量を2倍にしたとき、どのくらい信頼性はアップしますか?データ量を2倍にするコストはどのくらいでしょうか。それに見合った信頼性を得ることは出来るでしょうか。 統計学をこれから学ぶ方に知っておいて欲しいことをお伝えする機会をご用意致しました。統計学をこれから学びたい方がどんなポイントで統計を学んでいったら良いかが分かります。まずはお気軽にご参加下さい。

○日時:11月04日(土)12:30-14:00

○場所:WakaLabo新宿

○内容

統計学の歴史・分類・応用例 / 統計学でできること、できないこと / 統計学を使ったデータ分析の手順(平均・中央値・標準偏差) / データを要約する方法と可視化 / 統計についての考え / 統計の勉強方法 / もっと統計をわかるための数学的知識は何か / 統計、こんな場面で使える事例集 / 自宅での学習方法 など ※統計を初めて学ぶ方用の内容になっているため、高度な内容をご希望の方は1対1個別の体験授業をご利用ください。

○講師:門田 実

北海道大学、University of Rhode Island 学士号(水産学、物理学) University of Rhode Island  修士号(海洋物理) New York Univeristy 修士号(数学) New York University (Columbia University) 博士号(応用数学) Temple University, Japan (2013-2016) 准教授 某IT (~2017.6) データサイエンティスト

現代における"数理科学のメッカ"と呼ばれるニューヨーク大学クーラント数理科学研究所にて博士号(応用数学)を取得。 その後、数学的知識を幅広い分野に適応する事を主眼に、国際太平洋センター(IPRC)ではアジア・太平洋地域を中心に、気候変動とその予測可能性の研究に従事(2008-2010)。 また、文部科学省が推進する世界的教育拠点形成のための「21世紀COEプログラム」に参加し、近畿大学において株価予測に利用されるブラックショールズの方程式を用いて、海洋生物の動態予測モデルを設計、構築(2010-2013)。 フィラデルフィア州立大学(Tokyo Campus)では、准教授として国際ビジネス学科で教壇に立ち、執筆活動などを行う(2013-2016)。 大手外資IT企業では、データサイエンティストとしてマーケティングデータの分析を行い、現在、統計教室 和(なごみ)で集団セミナーをおこなう。

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