本セミナーでは、ベイズ統計学を用いたデータ分析ワークフローにおける

• 探索的データ分析
• 分析前のモデルチェック
• アルゴリズムの動作チェック
• モデル推定後のモデルチェック
• モデルの改善

の各ステップを詳細に説明し、実務において適切にベイズ統計学の考え方を活かせるようになることを目指します。

最近では日本語のベイズ統計学の書籍や記事などが増えてきてはいます。しかし、事後分布等に関する理論や計算アルゴリズムの構築・実装などに焦点を当てたものが殆どで、実際にどのような流れでベイズ統計学に基づくデータ分析を行っていくかということに関してなかなか学習しにくいのが現状です。

今までNospareのベイズ統計学関連のセミナーを受講してベイズ統計学の基本的な考え方を知っている人でも、本セミナーを受講することで、今お持ちの知識を統合してより効果的にデータ分析を行えるようになります。

本セミナーでは、各ステップに関して中心となる理論や考え方を紹介し、それらに基づいて実践的な分析の演習を行うことでベイズデータ分析のワークフローの学習をします。