<講座ご参加の皆様へ>
▼Zoom ID等のご案内は、4月13日(木)17時にメールにて発送済です。届いていないという方は、迷惑フォルダ等に振り分けられていないかご確認下さい。


ビジネスの現場で重要性が増してきている数学の知識。
高校から一度も手にしていない多くの方向けに、
ビジネスで数学をどう活用するかをテーマに、
学び直しの場を提供します。
ITをはじめとしたハイテク分野において、数学的素養の重要性が増してきています。
とりわけ、データサイエンスの普及は、数学分野を避けて通れないものにしています。
しかし多くの人にとって、数学というと
「高校時代にやって以来、手に取ったこともない」
「昔から苦手だった」
というすっかり縁遠くなった、できれば避けたい分野なのではと思います。
本講座では、このような皆様向けに、「今一度数学学び直しをする場」を提供致します。
「ビジネスパーソンのための数学」をテーマに、あくまでビジネスで数学をどう活用するかにフォーカスしてお届けします。教育分野、ビジネス分野において数多くの指導経験を持つ講師がわかりやすく解説します。
ライブ実況により行われますので、その場で質問し疑問点を解消することも可能です。
本講座を通じて、ビジネスパーソン必須のスキルとなりつつある数学について、今一度学び直すキッカケとして頂ければと思います。
4月18,25日 回帰分析マスターコース開催
∑と2次関数から始める回帰分析マスターコース

統計、データサイエンスに欠かせない回帰分析について、
高校数学を復習しながら、その基礎と本質を理解する。
2時間✕2回講座で、専門家が一気に解説します。
統計、データサイエンス分野が身近になるにつれて、回帰分析、相関係数といったような言葉もよく聞かれるようになってきました。
一方で、これらは名前は聞いたことがあるものの、それが具体的にどういったものなのか、どういう理論に基づくものなのか、本質に迫る機会は、なかなかないのではと思います。
今回は、高校で習った∑、2次関数、ベクトルといった数学の復習をしながら、2時間✕2回講座で回帰分析の基礎を学びます。
予備校、大学等で豊富な指導経験のある講師が、やさしく解説します。
回帰分析の基礎と本質を理解したい方、高校数学をもう一度学び直してみたい方のお越しをお待ちしております。
<内容(予定)>
第1、2日目 19:10~21:00
1. 相関関係と因果関係
2. 関連の度合いを科学的に判断する~相関係数
3. 相関係数の正体~∑計算とベクトルの内積【数学】
4. 関連があるときの予測直線~回帰直線
5. 最小二乗法とは~2次関数【数学】
6. 回帰分析の応用手法のざっくり紹介~数量化理論、重回帰分析、判別分析
7.ビジネスシーンでの応用例
▼オンラインライブ懇親会(希望者のみ)
第2日目 21:00〜21:30 懇親会
※講師への追加質疑応答、参加者同士の交流の時間となります。
※ドリンク、スナック等を各自ご準備の上、ご参加下さい。
<申込者特典:録画映像を期間限定で公開>
当日の講座の模様は、録画映像にて1週間限定で申込者と共有致します。当日うまく接続できなかった、都合により参加できなくなった方も、こちらから講座を視聴頂けます。
また当日ご参加頂いた方にも、復習用としてお使い頂けます。
※機械の不具合等でうまく録画できない可能性もありますので、極力当日の受講をお勧め致します。
※録画した動画は、後日販売の目的で使用させて頂く場合がございます。予めご了承下さい。
<本講座で得られること、変われること>
▼統計学における数学道具の使い方が分かります。
必要に迫られて統計学のテキストを開くと、始めに出てくる数学の道具が∑記号。平均、分散を始め、相関係数も∑記号を用いた数式で表されます。実は∑記号には本質的な計算ルールが2つしかありません。このことを理解しコツを掴めば、統計学のテキストが読みやすく理解も進み、習得スピードが上がります。さらに、2次関数の最大最小やベクトルの内積についても、統計学の便利な数学道具としてとらえることが出来るようになり、高校数学の興味深い応用に知的好奇心が満たされるでしょう。
▼回帰分析の本質が分かり、日々のビジネスに自信を持って使うことが出来るようになります。
回帰分析の本質的な部分を理解することによって、その応用である様々な手法(例えば、数量化理論、重回帰分析、判別分析など)に対応する下地が出来ます。また、日々のビジネスに自信を持って回帰分析を用いることが出来ます。
▼講義資料サンプル(実際と異なる場合があります。)

②やさしい数学Bノート 三訂版
旺文社 (編集)
Amazonリンクはこちらから
※2冊とも購入必須ではありませんが、本分野への理解を深めるのには最適の本と思います。
※その他、高校時代に使っていた教科書または参考書で確率・統計・数列・微分積分・指数関数を含むものも参考図書として十分です。

<講師>
鈴木桜子
博士(理学)
株式会社SAKURA数学教育企画代表取締役
数学講師・数学専門編集プロダクション
【略歴】
九州大学理学部化学科卒業、メーカー研究所勤務を経て、早稲田塾、河合塾等で数学講師として15年間勤務。傍らで横浜市教育委員会主催教文セミナーにて数学系講座を担当。
その後、お茶の水女子大学理学部数学科編入、大学院博士課程修了、博士号取得(理学)。
2008年よりお茶の水女子大学、芝浦工業大学、東京海洋大学、学習院大学、関東学院大学にて非常勤講師として勤めた後、昭和大学専任講師として医学部の統計学等を担当。
2018年より出版業界に転職、理工系専門出版社編集部にて数学系書籍の企画・制作を行う。
2022年2月東京シニアビジネスグランプリにて、数学教育事業プランを掲げファイナリストとして登壇
2022年4月数学講座と数学専門編集プロダクションを事業の軸とするSAKURA数学教育企画をスタート。数学教育学会代議員。
【著書】
「大学生のための役に立つ数学」(2014年 共立出版)、「入門医療統計学」(2017年 京都廣川書店)、「入門医療数学」(2018年 京都廣川書店)

■実施要領(ご自宅、職場からご参加下さい。)
<日時>
第1日目
2023年4月18日(火)19時~21時
第2日目
2023年4月25日(火)19時~21時(懇親会21時~)
※日本時間
※プログラムの進行上、前後する場合があります。
<対象>
回帰分析の基本を勉強したい起業家、経営者、ビジネスパーソンの方で以下の状況にある方
・回帰分析がどういうものかを短時間で把握したい方
・よく分からずに回帰分析を使っており意味を理解したい方
・∑計算、2次関数、ベクトルなどの高校数学あたりからあやしくなってきた方
・高校数学と正面から向き合って、回帰分析の基礎を理解したい方
・平均と分散がどんなものか何となく分かる方(計算をしたことがある方)
※板橋区在住、在勤でなくても受講可能です。世界中からご参加下さい。
▼受講レベルの目安
本講座の受講レベルの目安は以下の通りとなります。受講判断の参考にして頂ければと思います。
<人数>受付中
20名(限定。先着順)
※講座の性質上、増席は致しません。
※最小開催人員5名に達しない場合は中止と致します。
※受付状況は最新でない可能性があります。最新の状況は、下記申込ページ(EventRegist)をご確認下さい。「受付期間終了」「売切」でなければ購入可能です。
<各自準備が必要なもの>
講演は、オンライン会議システム「Zoom」を使用して開催致します。
(1)カメラ、通信環境のある、PC、スマホ、タブレット等
(2)オンライン会議ツール「Zoom」
※Zoomに関しての「よくある質問」はこちらをご覧下さい。
<参加費>実験特別価格
9,800円(資料代込)
■お手続き(支払方法、手続方法)
<支払方法>
①クレジットカード払い(JCB、VISA、Master、Paypal)
日本経済新聞社グループが運営するイベントプラットフォーム、Event Regist(イベントレジスト)での支払いが可能です。これまでのような銀行振込の手間もありません。
②銀行振込
従来どおり銀行振込でお支払いも承ります。手続中に満席とならないよう、お申込後すみやかに支払手続をお願い致します。
※支払方法に関する「よくある質問」はこちらをご覧下さい。
<手続方法>先着順にて受付中
▼STEP1
EventRegistよりお申込、お支払いの手続をお願い致します。
※期限直前に申込されますと、手続が間に合わない場合がありますので、早めにお手続きをお願い致します。
※一度お支払い頂きました代金は、理由の如何を問わず返金致しません。万一当日欠席の場合は、代理の方がご出席下さい。
▼STEP2
手続完了後、EventRegistより登録完了のメールが届きます。
※振込払いの方へは、自動返信メールで申込受付と振込方法の案内のメールが届きますので、すみやかにお支払いをお願い致します。
▼STEP3
後日、講座案内のメールが届きます。
講座に関してのZoom ID、配布資料等については、後日登録アドレス宛メールにてご連絡致します。
<お問い合わせ>
よくある質問は、こちらにまとめました。
その他ご不明な点は、どんなことでも以下宛お問い合わせ下さい。
板橋区立企業活性化センター ビジネスパーソンのための数学入門講座担当 宛
kigyoujyuku@itabashi-kigyou.jp
※電話でのお問い合わせは専属の担当がおりませんので、メールでのお問い合わせがスムースです。

2/18日 確率分布4時間マスターコース

データサイエンス、AI分野で重要さが増してきている確率の知識。
ビジネスの場で登場する主要な確率分布について、専門家が4時間で一気に解説します。
データサイエンス、AI等の分野で確率の知識は重要になってきております。
統計学の基盤ともなる知識のため、研究者はもちろん、データ分析、マーケティング、財務、AI開発等に従事される方にとっては避けては通れない分野となりつつあります。
一方で、これまで確率分野は高校で少し触れる程度で、職場でこれらと向き合わざるを得ない現状に戸惑われている方も少なくはないのではと思います。確率分野がネックとなり、せっかく興味をもった統計を投げ出してしまう話もよく聞きます。
今回は、この確率に焦点をあて、ビジネスの場で登場する主要な確率分布について、詳しく学ぶ講座を企画致しました。
主要な確率分布の基礎知識を4時間でマスターして、ご自身の分析をより精緻にそして本質的なものにして頂けたらと思います。
<内容(予定)>
午前の部10:10~12:00、午後の部13:00~15:00
1. 確率分布とは何か?
2. 数学モデルとしての確率分布~二項分布から始めよう。
3. 正規分布とは何か?
4. ポアソン分布とは何か?
5. 正規分布の仲間たち~t分布、カイ二乗分布
6. 確率分布の現場での応用例
▼オンラインライブ懇親会(希望者のみ)
15:00〜15:30 懇親会
※講師への追加質疑応答、参加者同士の交流の時間となります。
※ドリンク、スナック等を各自ご準備の上、ご参加下さい。
<申込者特典:録画映像を期間限定で公開>
当日の講座の模様は、録画映像にて1週間限定で申込者と共有致します。
当日うまく接続できなかった、都合により参加できなくなった方も、こちらから講座を視聴頂けます。
また当日ご参加頂いた方にも、復習用としてお使い頂けます。
※機械の不具合等でうまく録画できない可能性もありますので、極力当日の受講をお勧め致します。
※録画した動画は、後日販売の目的で使用させて頂く場合がございます。予めご了承下さい。
<本講座で得られること、変われること>
▼見通しよく統計学が使えるようになります。
統計学を使いこなすためには確率分布の理解がネックになっています。確率分布がどういうものかを理解すれば、見通し良く使えるようになります。長年統計学を教えてきた講師が、使いこなすうえで難所のポイントである確率分布を、分かりやすいテキストを用いてじっくり解説します。
▼統計学の本質が分かり、使える手法の幅が広がります。
統計学の重要な考え方の3つのポイントは「①対象を具体的な数字を通して把握する」、「②数値は分布をする」、「③分布する数値全体には法則がある」で、確率分布は③に当たります。③を理解すれば、統計関連の独学が非常に楽になり、分析手法の幅が広がります。
(参考資料)二項分布、ポアソン分布、正規分布、t分布、カイ2乗分布とは?

<参考図書>
「一目でわかるイメージ式!高校数学・公式図鑑」
(技術評論社 涌井良幸/涌井貞美 共著)
Amazonリンクはこちらから
※購入必須ではありませんが、本分野への理解を深めるのには最適の本と思います。
※その他、高校時代に使っていた教科書または参考書で確率・統計・数列・微分積分・指数関数を含むものも参考図書として十分です。

<講師>
鈴木桜子
博士(理学)
株式会社SAKURA数学教育企画代表取締役
数学講師・数学専門編集プロダクション
【略歴】
九州大学理学部化学科卒業、メーカー研究所勤務を経て、早稲田塾、河合塾等で数学講師として15年間勤務。傍らで横浜市教育委員会主催教文セミナーにて数学系講座を担当。
その後、お茶の水女子大学理学部数学科編入、大学院博士課程修了、博士号取得(理学)。
2008年よりお茶の水女子大学、芝浦工業大学、東京海洋大学、学習院大学、関東学院大学にて非常勤講師として勤めた後、昭和大学専任講師として医学部の統計学等を担当。
2018年より出版業界に転職、理工系専門出版社編集部にて数学系書籍の企画・制作を行う。
2022年2月東京シニアビジネスグランプリにて、数学教育事業プランを掲げファイナリストとして登壇
2022年4月数学講座と数学専門編集プロダクションを事業の軸とするSAKURA数学教育企画をスタート。数学教育学会代議員。
【著書】
「大学生のための役に立つ数学」(2014年 共立出版)、「入門医療統計学」(2017年 京都廣川書店)、「入門医療数学」(2018年 京都廣川書店)


■実施要領(ご自宅、職場からご参加下さい。)
<日時>
2023年2月18日(土)10時~15時(懇親会15時~)
※12時~13時はお昼休みとなります。
※日本時間
※プログラムの進行上、前後する場合があります。
<対象>
・統計学を必要とする、起業家、経営者、ビジネスパーソンの方で以下の状況にある方
・統計学の勉強で、平均、分散、ヒストグラムあたりは分かるが、その先に進めず、挫折した方
・√、∑、nCrなど高校数学あたりからあやしくなってきた方(文系の方)
・統計検定3級程度の内容をしっかり理解したい方、さらに統計検定2級も目指したいと思う方
・理数系でないが、数学の奥深さや美しさも味わいたい方
※板橋区在住、在勤でなくても受講可能です。世界中からご参加下さい。
▼受講レベルの目安
本講座の受講レベルの目安は以下の通りとなります。受講判断の参考にして頂ければと思います。