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【学生33,800円(税込)】AI×データ活用の実践講座【データサイエンス基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜［京都大学データサイエンス講座］
【社会人49,800円(税込)】AI×データ活用の実践講座【データサイエンス基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜［京都大学データサイエンス講座］

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8-4.共変量による調整1_層別分析と回帰分析(共分散分析)

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8-6.共変量によらない方法_自然実験と準実験

🎥8-5.共変量による調整2_マッチングと傾向スコア

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セット：【学生33,800円(税込)】AI×データ活用の実践講座【データサイエンス基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜［京都大学データサイエンス講座］

🎥1-1.国内外の動向

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🎥1-2.4つの科学的方法論

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🎥1-3.データサイエンスのサイクル

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🎥1-4.統計学とは

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🎥1-5.仮説検定の考え方

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🎥1-6.区間推定の考え方

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🎥2-1.Excelの再確認

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🎥2-2.Excel演習1

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🎥2-3.2つの表の結合

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🎥2-4.カイ2乗検定

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セット：【社会人49,800円(税込)】AI×データ活用の実践講座【データサイエンス基礎編】〜数理・データサイエンス・AI（応用基礎レベル）モデルカリキュラム準拠〜［京都大学データサイエンス講座］

🎥1-1.国内外の動向

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🎥1-2.4つの科学的方法論

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🎥1-3.データサイエンスのサイクル

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🎥1-4.統計学とは

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🎥1-5.仮説検定の考え方

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🎥1-6.区間推定の考え方

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🎥2-1.Excelの再確認

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🎥2-2.Excel演習1

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🎥2-3.2つの表の結合

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🎥2-4.カイ2乗検定

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