［日本数学検定協会］データサイエンス数学ストラテジスト資格試験対策講座（中級・上級）
データサイエンス
数学ストラテジスト資格を取りたい！
データサイエンスを学びたい！
だけど数学が苦手…という方へ
本講座は、データサイエンス数学ストラテジスト資格の取得やデータサイエンスを学ぶにあたり、数学に苦手意識を持っている方や学習経験が少ない方を対象としたe-ラーニング講座です。
中級と上級の公式問題集（日経BP刊）をテキストとして、全部で約10時間30分（中級約4.5時間、上級約6時間）の講義でデータサイエンスに必要な数学をしっかりと習得します。
本講座では、数学の主要単元ごとに分類し、初めて学ぶ方にもわかりやすいインプット講義と公式問題集内の重要問題解説講義の２本立てで講義を進めます。
数学を諦めていた方、再度学びなおしたいという方にピッタリです。
こんな方にオススメ
- データサイエンス数学ストラテジスト資格を取得したい方
- データサイエンスを学び始めたものの数学で躓いた学生、社会人
- データサイエンスに関連する事業に携わる社会人
- 将来データサイエンスを学びたい中学生、高校生
本講座の特長
基礎的な数学知識からスタートしてデータサイエンスの知識を習得
本講座は、数学の分野に沿って問題順を再編し、数学の基本的な知識を復習しながらデータサイエンスのトピックスも学習できる内容となっています。
数学が苦手な方や、忘れてしまったという方でも、無理なくデータサイエンスの基礎を学ぶことができます。
具体的な事例を題材にした問題でイメージしやすい
本講座では、具体的な事例を題材にした問題を多く扱っています。
ビジネスシーンや私生活でよくある場面で、数学的アプローチがどのように役立つかをイメージしやすい内容となっています。
「自分だったら、どのような場面でどのように数学を活用するか」を想像しながら受講してみてください。
講師紹介
経歴紹介
千葉大学理学部数学・情報数理学科卒業。中学校教諭一種免許状（数学）取得、高等学校教諭一種免許状（数学）取得。大学時代は「解析学」を専攻。大学在学中から学習指導塾において、小学１年生～高校３年生までの理数系科目全般の指導を担当。卒業後は大学受験をメインとし、早稲田大学や慶応大学などの難関私立受験コースの責任者を務める。
メッセージ
難しい問題を、分かりやすく嚙み砕いて解説することを目指しています。数学的な解法の解説だけでなく、それが実社会でどのように役立っているかを分かりやすく紹介します。
ガイダンス
サンプル講義
中級対策講座の中から「割合」「関数」「割合」「グラフの読み取り」「グラフの読み取り」「データの分析」「三平方の定理・ベクトル」についてのサンプル講義を抜粋しています。
上級対策講座の中から「データの分析と活用」「確率・統計」「微積分・行列」についてのサンプル講義を抜粋しています。
講座概要
講義時間
- 中級約4.5時間
- 上級約6時間
- 合計約10.5時間
視聴開始日
- 中級2021年9月21日
- 上級2021年10月1日
※上級の講義時間は変動する可能性がございます。
発送物
なし（教材は受講する講座に応じてご自身でご用意ください）
視聴期限
お申込み日より180日
教材（ご自身でご用意ください）
本講座では、日経BP社が発行するデータサイエンス数学ストラテジストの公式問題集（中級または上級）を用いて講義を行います。書籍は受講する講座に応じて各自でご用意ください。
※上記の購入ボタンは外部サイト（Amazon）へ遷移いたします。
講義内容
中級講座
| ガイダンス・学習内容紹介 | 約30分 |
| 計算 | 約45分 |
| 割合・単位量あたりの数 | 約30分 |
| 関数 | 約50分 |
| グラフの読み取り | 約15分 |
| 場合の数・確率 | 約20分 |
| 三平方の定理・三角比 | 約10分 |
| ベクトル | 約10分 |
| その他 | 約50分 |
| 合計 | 約260分 |
中級講座取り扱い問題一覧
- ・テキストの中からセレクトした以下の問題を取り扱います。
- ・学習効率を高めるためにテキストの並び順ではなく、単元順に取り扱います。
上級講座
| ガイダンス・学習内容紹介 | 約30分 |
| 数列 | 約10分 |
| ベクトル | 約10分 |
| データ分析・データの活用 | 約45分 |
| 確率・統計 | 約30分 |
| 微積分 | 約60分 |
| 対数 | 約10分 |
| 距離・類似度 | 約20分 |
| 行列 | 約60分 |
| 機械学習 | 約50分 |
| プログラム | 約15分 |
| データの誤り | 約10分 |
| 合計 | 約350分 |
上級講座取り扱い問題一覧
- ・テキストの中からセレクトした以下の問題を取り扱います。
- ・学習効率を高めるためにテキストの並び順ではなく、単元順に取り扱います。
本講座の受講後に身につくこと
- 小学校から高校までに学習してきた数学が、社会でどのように活用されているかを知ることで、自らもそれを活用できるようになる。
- データサイエンスの知識や考え方を学ぶことで、データの信頼性を確かめる力、データからその意味を考える力、データに基づいて適切に意思決定する力が身につく。
- DX（デジタルトランスフォーメーション）によって今後すべてのビジネスパーソンが触れることになる「AI、機械学習、データマイニング」などの基礎知識を得ることができる。
おススメの学習方法
- まずは自力でテキストの問題を解いてみる。
- 講義を視聴し、問題の解き方と周辺知識をチェック。
- 講義で得た知識を実生活で活用できないか考え、実践する。
- 合格を目指して繰り返し勉強する。