メディカルデータサイエンス実践力養成講座：データサイエンス研究所

◆実践統計学
・データの視覚化
・基本統計
・分布
・母集団と標本
・t検定
・カイ2乗検定
・相関分析
・重回帰分析

◆医療データ解析の実践
・Rとは（R、Rstudioのインストール）
・Rの基本的な使用方法（Rstudio の使用方法、ライブラリー、データの読込み方法）
・基本統計量、グラフ（平均、分散、標準偏差、Z値）
・グラフと外れ値（箱ひげ図、ヒストグラム、散布図、外れ値の検出方法）
・t検定（有意確率、区間推定、効果量、検定力、対応の有無）
・2種類の過誤とサンプルサイズ（効果量・検定力・有意水準によるサンプルサイズの設定方法）
・ノンパラメトリック検定（ウイルコクソン順位和検定、符号付順位和検定）
・分散分析（Ｆ値、多重比較（テューキー、ボンフェローニ）、対応の有無）
・重回帰分析（ダミー回帰）
・ロジスティック回帰分析（予測値、オッズ比）
・主成分分析（主成分負荷量、主成分スコア）

◆ビッグデータ解析
・Pythonの基礎
・データ加工の基本
・教師あり学習：数値予測
・教師あり学習：クラス分類
・教師なし学習：クラスタリング
・教師なし学習：アソシエーション分析
・自然言語処理とテキストマイニング

◆実践力の養成
・統計的推定と検定
・ロジスティック回帰分析
・生存曲線
・傾向スコア分析
・画像解析
・音声解析

◆課題解決プレゼンテーション