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コース概要
Stataの基礎知識
- Stataの概要および活用分野について理解する。
- StataとSPSS・Rとの機能比較を行う。
- Stataの構文、コマンドおよび作業フローの基本を学ぶ。
環境設定方法
- Stataのインストールおよび初期設定手順を習得する。
- RStudioやRの各種ライブラリの確認、連携に必要な事項も学ぶ。
Stataにおけるデータ管理技法
- データのインポート・エクスポート方法を理解する。
- データのクリーニングおよび変換作業も習得できる。
- 大規模データセットを効率良く扱う技術についても学ぶ。
統計分析へのStataの応用
- 記述的統計および要約表の作成手順を理解する。
- 確率分布の概念と仮説検定の仕組みも習得できる。
- 線形回帰・ロジスティック回帰・多変量モデルといった解析手法を学ぶ。
Stataによる図表作成と可視化
- 各種グラフやプロットの制作方法を理解する。
- 報告用文書向けに図表をカスタマイズする技術も習得できる。
StataとRの統合手法
- StataとR間でのデータの読み書き手順を理解する。
- RからStataコマンドを呼び出す方法も学ぶ。
- 両ツール間で自動化された統計処理プロセス構築手法について習得できる。
高度なテーマへの取り組み
- Stataにおけるマクロおよびループ機能の活用方法を学ぶ。
- 予測モデリングにStataを用いる技術も習得できる。
- Stataプログラミングにおけるdoファイル・adoファイルの作成方法について学ぶ。
実例研究および実践応用
- 研究分野やデータサイエンス業界における現実的な活用事例を理解する。
- 学術・産業プロジェクトにてStataとRを組み合わせる応用方法も習得できる。
総括および今後の取組みについて
要求
- SPSSを用いた統計分析経験があること
- Rプログラミングの基礎知識があること
対象者
- コンピュータサイエンス分野の専門家
- 統計モデルを活用するデータサイエンティストや研究者
- StataとRの連携方法を習得したい分析担当者
35 時間
お客様の声 (3)
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コース - IBM Cognos Analytics
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コース - Splunk Data Administration
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