データサイエンスのための数学問題演習-中学・高校数学から紐解く統計・最適化・確率モデル-

■なぜ今「数学」なのか
近年、データサイエンスやAI技術の普及により、その土台となる「数学」の重要性があらためて注目されている一方、学習者からは次のような声も多く聞かれます。

・理論はなんとなく理解できるが、数式を見ると手が止まってしまう
・計算の流れや意味がイメージできない
・数学とデータ分析のつながりが見えない

■「公式を覚える」から「自分の手で解く」へ
本講座は、単に公式を暗記する講座ではありません。
中学〜高校数学（方程式・確率・微分積分など）の知識を使いながら、

・最適化
・リスク計算
・相関分析

といったデータサイエンスの現場で実際に現れる課題を「自分の手で解く」ことに特化した演習講座です。
和から株式会社の数学セミナーを実施してきた講師：岡本講師が、学校数学と実務データサイエンスをつなぐ演習問題をご用意いたしました。
実際に問題を解くことで、数式の意味を「体感」し、データ分析に必要な「数理的思考体力」を養っていきます。

■この講座で「できるようになること」
本講座では、次のような力を身につけることを目指します。

・データサイエンス学習でボトルネックになりがちな基礎的な計算力と数式の読解力を身につける
・「2次関数＝最適化」
　「確率＝不確実性のモデリング」
　「微分＝変化の捉え方」
　といった、実務につながる数学的直感を養う
・抽象的な数式を、具体的な数値やグラフに落とし込んで理解できるようになる

■理解が深まる3つのポイント
①「聞くだけ」で終わらない、実践型演習
講義を聞くだけでなく、実際に手を動かして演習問題を解く時間を設けています。
「わかったつもり」から「使える」状態へと引き上げます。

② 学校数学とデータサイエンスを“つなぐ”
連立方程式、2次関数、数列といった見慣れたテーマが、最適化問題やリスク管理など、データサイエンスでどう役立つのかを明確にします。

③ 経験豊富な講師による、つまずきを見越した設計

文系・理系を問わず多くの社会人に数学を指導し、和からで数多くのセミナーを実施してきた講師：岡本が、受講者がつまずきやすいポイントを熟知した解説を行います。

■よくあるお悩み
数式を見ると手が止まってしまう
数学とデータ分析のつながりが見えない
統計ツールは使っているが数学的背景に不安がある

■講座のゴール
数学がデータサイエンスでどう使われるかを理解する
抽象的な数式を数値やグラフで捉えられるようになる
数学を実務に結びつけて考えられるようになる

■監修・講師のこだわりポイント
データサイエンスに必要な数学を「知識として知る」だけで終わらせず、自分の手で使える感覚まで落とし込むことが大切です。よくあるのが、「微分や確率を勉強したはずなのに分析になると分からない」「数式を見るだけで頭が止まる」という悩み。これは理解不足ではなく、数学とデータのつながりを体感できていないことが原因です。「なぜその考え方が使えるのか」を一つずつほどいていくので、数学が苦手だった方ほど大きく成長することでしょう。

■第１回：データの代表値と最適化の基礎（方程式・関数の利用）
データ分析の第一歩となる「平均」の性質から始め、線形計画法や回帰分析の基礎となる「方程式」「不等式」「関数の最大・最小」について、演習を通して学びます。
・平均値の計算とその性質
・方程式の基礎（１次方程式から連立方程式へ）
・２次関数のグラフ作成と最大・最小問題（コスト最小化などの視点）
・絶対値を用いた１次不等式と最適化問題

■第２回：不確実性のモデリング（確率・分布・期待値）
未来を予測するために不可欠な「確率」の考え方を扱います。条件付き確率や期待値、さらにはポアソン分布など、データサイエンスで頻出の確率モデルを計算を通して理解します。
・確率の基礎的な計算問題
・条件付き確率（ベイズの定理への入り口）
・期待値、分散の計算とリスクの評価
・ネイピア数の利用と自然対数の底
・ポアソン分布の利用と事象のモデリング

■第３回：データの関係性と変化の分析（相関・数列・微積分）
2つのデータの関係を見る相関分析や、ポートフォリオ理論などの「組み合わせ最適化」、そして変化を捉える「微分積分」の応用問題に取り組み、高度な分析への足掛かりを作ります。
・相関係数の計算とデータの関係性
・２つの投資比率の最適化（分散を利用したリスク最小化）
・数列の和の計算（等比級数と積み上げ計算）
・微分積分の応用問題（変化率と面積の解釈）

・データサイエンスや統計を学び始めたものの、数式や計算が出てくると手が止まってしまう方
・中学・高校で学んだ数学が、実務やデータ分析でどのように使われているのかを、具体的に理解したい方
・数学・統計系の資格取得を目指しており、計算問題への苦手意識を克服したいと感じている方
・データ分析結果の数式的な意味を理解したい方
・統計ツールで分析はしているが、数学的背景に不安がある方
・分析手法を他人に説明する立場にある方
・数学を学び直し、実務につなげたいビジネスパーソン
・理論止まりから一段深い理解へ進みたい方