この講座では、多変量解析の分析手法の中から「主成分分析」「クラスター分析」「ロジスティック回帰分析」をピックアップして解説いたします。それぞれの手法でどのようなことができるのかを中心に、事例を使った計算例として説明します。対象レベルはビジネス統計の理解が前提となります。

なんのためにデータ分析を行うのか、具体的にどのように調査を行い、集計し、分析するのかなど、データ分析の入門者が取り組むべき内容を分かりやすく解説します。グラフの種類、ヒストグラム、代表値、分散、標準偏差、外れ値、相関関係、散布図、共分散、相関係数などの基礎項目についての概要理解を目指します。統計検定4級程度の内容です。

本講座は、これからビジネス統計を学んでいくにあたって最初の一歩となるものです。データの集計方法、度数分布表とヒストグラム、いくつかの代表値（平均値、中央値、最頻値等）、分散について丁寧に解説します。

本講座では、統計分析で最も頻繁に使われる5つの確率分布と標本データについて理解を深めます。世の中の事象のほとんどはこの5つの確率分布でカバーできてしまいますから、しっかりと内容をおさえておきましょう。

統計学は、標本（サンプル）をとって、そこから全体を把握することが目的です。したがって、本講座は、統計学の中核ともいえる内容です。推定をしっかり理解するためには正規分布の知識が前提となります。

DXとは何か？あなたはこの問いに明確に回答することができますか？今、多くの企業が先を争ってDXに取り組んでいる中で、必ずしもDXに対する理解が浸透しているとは言えません。本講座では、DXの基礎として基本的なフレームワークから、実際の事例としていくつかの業界で起こりつつある変化とそれに対応するDXのプロセスについて解説します。これからDXプロジェクトを進める方だけでなく、すでにDXに着手している企業の方全員が理解しておくべき基礎的な内容となっています。

多くの企業が重要課題としてDX推進に取り組んでいます。しかし実態として、プロジェクト進行に苦労している企業も多く、成功事例はそれほど多くありません。また、何から取り組んでいいのかがわからず、二の足を踏んでいる企業も少なくないでしょう。本講座では、なぜDXプロジェクトがうまく進まないのか、その原因を明らかにし、そこからDXを成功に導くための基本的な考え方やプロジェクトマネジメントについて解説します。DXで成果を出したいと熱望するすべての方におすすめの講座です。

テクノロジーの進化の予測は正確にはできませんが、S字カーブというツールを使うと進化のパターンを見つけることができます。破壊的技術も登場してくる中、企業はどのタイミングで何を決めればいいのかを考えます。

AIに関する基礎知識を全16のテーマに分けて解説する入門講座です。「そもそもAIって何？」という基本から、機械学習、ディープラーニング、AIに置き換えられにくい仕事や、AI時代を生き抜くために必要な能力など、激変するAI時代に必要な内容が盛りだくさんです。シンプルなQ＆Aとわかりやすい解説で、すきま時間の学習に最適な構成です。