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2025年度公開講座のご案内
※公開講座科目は随時追加します。


 2025度公開講座(オンライン講座)を下記のとおり開講します。
 各講座では、出来る限り数学を使わずに統計データの本質的な考え方、使い方、数値結果の見方・信頼性等を分かり易く説明することを心掛けています。統計データ分析の有用性を理解し、学んだことを企業等での仕事に生かす意欲のある方を歓迎します。


 講座実施日、申込締切日は下表のとおりです。
 授業料、授業料割引こちら
 終了証発行・受講申込み・問い合わせ・学習支援はこちら
 下表の開講科目をクリックすると講義要項が表示されます。

開講科目(講義要項) 授業実施日(授業時間は
原則10:00~17:00)
申込締切日 備 考
1  Rによる統計データ分析実習   4月6日(日)□□□ 4月4日(金)  終了
2  統計データ分析Ⅰ 4月12日(土)□□ 4月10日(木) 終了
3  因果関係の分類・定義・実例      4月20日(日)
授業時間10:00~16:00
4月18日(金) 終了
4  統計データ分析Ⅱ 4月26日(土)□□ 4月24日(木) 終了
5  多変量データ解析Ⅰ
  (主成分分析と判別分析)
5月10日(土)□□ 5月8日(木) 終了
6  深層学習・機械学習Ⅰ(AIの基本)
5月18日(日)□□ 5月16日(金) 終了
7  多変量データ解析Ⅱ
 (重回帰分析:入門と応用)
5月24日(土)□□ 5月22日(木) 終了
8  分散分析法(実験計画法) 6月7日(土)□□
6月5日(木) 終了
9  多変量データ解析Ⅰ
  (主成分分析と判別分析)
6月11日(水)□□ 6月9日(月) 終了
10  多変量データ解析Ⅱ
 (重回帰分析:入門と応用)
6月25日(水)□□ 6月23日(月) 終了
11  多変量データ解析Ⅲ
 (因子分析とクラスター分析)
7月19日(土)□□ 7月17日(木) 終了
12  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
7月26日(土)□□
7月24日(木) 終了
13  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
8月24日(日)□□
8月22日(金) 終了
14  統計データ分析Ⅰ 9月13日(土)□□ 9月11日(木) 終了
15  統計データ分析Ⅱ 9月27日(土)□□ 9月25日(木) 終了
16  多変量データ解析Ⅰ
  (主成分分析と判別分析)
10月11日(土)□□ 10月9日(木) 終了
17  多変量データ解析Ⅲ
  (因子分析)
10月19日(日)□□ 10月17日(金) 終了
18  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
10月22日(水)□□
10月20日(月) 終了
19  多変量データ解析Ⅱ
 (重回帰分析:入門と応用)
10月25日(土)□□ 10月23日(木) 終了
20  統計データ分析Ⅰ
11月8日(土)□□ 11月6日(木) 終了
21  統計データ分析Ⅱ
11月15日(土)□□ 11月13日(木) 終了
22  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
11月29日(土)□□ 11月27日(木) 終了
23  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
12月21日(日)□□ 12月19日(金) 受付中
24  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
1月24日(土)□□ 1月22日(木) 受付中
25  多変量データ解析Ⅰ
  (主成分分析と判別分析)
1月31日(土)□□ 1月29日(木) 受付中
26  多変量データ解析Ⅱ
 (重回帰分析:入門と応用)
2月14日(土)□□ 2月12日(木) 受付中
27  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
2月19日(土)□□ 2月17日(木) 受付中
28  多変量データ解析Ⅲ
  (クラスター分析)
2月22日(日)□□ 2月20日(金) 受付中
29  統計データ分析Ⅰ
2月28日(土)□□ 2月26日(木) 受付中
30  統計データ分析Ⅱ
3月7日(土)□□ 3月5日(木) 受付中
31  因果関係をめぐって
3月14日(土)□□ 3月12日(木)  受付中
32  分散分析法(実験計画法)
3月21日(土)    3月19日(木)  受付中
33  やさしい統計データ分析入門(記述統計学)
 (統計データ分析士3級検定を含む)
3月28日(土)□□ 3月26日(木) 受付中

 受講者定員は10人とします。5人に満たない場合は中止になるため、次回の同一名称の講座に振り替えていただくこ
  とがありますので、ご了承ください。
 「統計データ分析」「多変量データ解析」では、分析法の基本的な考え方、間違った使い方をしないポイント、結果
  の信頼性、出力数字の意味、実際のデータへの活用例などを分かりやすく 講義します。理論的な背景は、方法論を活
  用する際に知らなくても問題ありませんが、希望者には理論的な流れを分かりやすく説明した資料を進呈します。
 
多変量データ解析Ⅰ,Ⅱ,Ⅲの違いは、難易度ではなく「分野:学ぶ内容」の違いです。
 
統計データ分析Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ、 多変量データ解析Ⅰ,Ⅱ,Ⅲは同様のスケジュールでそれぞれ複数回講座を開催します
  ので、それと組み合わせての履修もお考えください。

  
授業料・授業料割引(金額は税込)(2025年8月22日改定)
科 目 日程 正規授業料 割引料金 備 考
統計データ分析Ⅰ 1 25,000円  2科目同時申込の場合
 45,000円
3科目同時申込の場合
 65,000円
4科目同時申込の場合
85,000円
 統計データ分析Ⅰ~Ⅳ
 は統計データ分析の基
 本科目です。
統計データ分析Ⅱ 1 25,000円
統計データ分析Ⅲ 1 25,000円
統計データ分析Ⅳ 1 25,000円
多変量データ解析Ⅰ 1 25,000円  2科目同時申込の場合
 45,000円
3科目同時申込の場合
 65,000円
 多変量データ解析Ⅰ~Ⅱ
 は多変量データ解析の基
 本科目です。
多変量データ解析Ⅱ 1 25,000円
多変量データ解析Ⅲ 1 25,000円
やさしい統計データ分析入門
(記述統計学)
(統計データ分析士3級検定
試験を含む)
 
1  25,000円
 下記①②③のいずれかに該当
 する場合は9割引(2,500円)
 とします。申し込みの際、該
 当番号を記入して下さい。
 ①大学・専門学校で統計関連
  の科目を履修あるいは履修
  中の方
 ②大学・専門学校でデータ分
  析を扱う講義科目を履修あ
  るいは履修中の方
 ③企業等でデータ分析に関連
  した仕事をしている方

 就職や業務で役に立つ
 「統計データ分析士3級」
 資格取得を支援します。


  上記以外の科目の授業料については、以下のとおりです。
  〇分散分析法(実験計画法)(授業料20,000円。ただし事前に教科書(4,000円)を自己負担で購入のこと。)
  〇時系列解析入門(AIを活用するには統計的素養が必要)(授業料10,000円)
  〇多変量データ解析Ⅰ受講者対象の質疑応答・討議(授業料25,000円)(授業料割引は上表に準じます。)
  〇「R」での統計データ分析実習(授業料20,000円)
  〇医学・看護学・薬学の為の統計データ分析入門(授業料20,000円)
  〇統計学的リスク解析入門Ⅰ(基幹編)/Ⅱ(実践編)(授業料各20,000円)
  〇深層学習・機械学習Ⅰ(AIの基本)Ⅱ(教師あり学習)Ⅲ(教師なし学習)(授業料各25,000円。但し、2科目
   同時申込の場合45,000円、3科目同時申込の場合65,000円)
  〇因果関係の分類・定義・実例(授業料15,000円)

  〇その他の科目の授業料についてはこちらのフォームからお問い合わせください。

 同じ科目を再受講する場合の授業料は、正規授業料の半額とします。
 授業料の支払いは、一括である必要はなく分割で構いません。振込先などは申込時にご連絡します。
 2科目以上同時お申し込みの方で、日程が合わなくなったときは、その後の日程をお知らせしますので、後日受講
  して下さい。

 キャンセルの場合、実施日の7日前までは全額返金しますが、その後は半額返金となります。ただ、体調がわるい
  などのやむを得ない事情のときは、後日実施する同じ名称の講座に、できる限り振り替 えて頂いています。


修了証発行
  講座終了後に、科目の目指すところを理解したと認められた方に修了証を発行します。
  上記科目は統計データ分析士1級及び2級の認定科目になります。

受講申込み問い合わせ
  統計科学研究所ホームページ左側(青色)の各フォームをご利用ください。

学習支援
  受講者の復習のために、講義のパワーポイントと その講義科目に関連した多くの資料を提供します。
  統計データ分析Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳをすべて履修した方には、復習の際に役立つように、名著として教科書として30年間よ
  く使われた担当講師の著書の最近の改定版「統計科学入門」と最近刊行された「統計データ科学」を申込時に希
  望された方には差し上げます。
  多変量データ解析Ⅰ,Ⅱ,Ⅲのうち2科目以上を履修した方には、名著として30刷まで増し刷りされた担当講師の著書
  の改定版(4,000円)を申込時に希望された方には差し上げます。

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