この動画について
「DS検定の勉強をしたいけど、まとまった時間が取れない」「通勤中や隙間時間に効率よく学びたい」という方に向けた、聞き流し形式の学習動画シリーズです。
📌 本講義はデータサイエンティスト協会の試験範囲を参考に構成されています。実際の試験で問われる重要トピックを厳選し、分かりやすく解説。より詳しい出題範囲は受験前に必ず公式HPもご確認ください。
今回はデータサイエンス力編の第3弾。前回までに学んだ統計・可視化の知識を土台に、いよいよ機械学習モデルの構築と評価へと踏み込んでいきます。
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データサイエンス力は全103項目。数学的理解・科学的解析の基礎・データ可視化・モデル化と評価・非構造化データ処理・生成AI活用などをカバーします。今回はその中から特に試験頻出の4テーマをピックアップしています。
今回の4つのテーマ
最小二乗法・回帰係数・標準誤差・決定係数R²を理解し、モデルを構築する力を養います。重回帰への発展も含め丁寧に解説。
分類モデルの性能を視覚的・定量的に評価。混同行列・Accuracy・Precision・Recall・F1スコアまで網羅します。
決定木・k近傍法・SVMなどの代表アルゴリズムを整理。教師あり／なし学習の違い、過学習・次元の呪いへの対処法も解説。
データバイアスの影響・説明可能性（大域的・局所的）・データドリフトと継続的モニタリングまで。倫理的観点も含めて学びます。
🔑 この動画でカバーする重要キーワード
- 最小二乗法
- 決定係数R²
- 偏回帰係数
- 標準偏回帰係数
- 自由度調整済みR²
- ROC曲線
- AUC
- 混同行列
- Precision / Recall
- F1スコア
- 決定木
- k近傍法(k-NN)
- SVM
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 過学習（オーバーフィッティング）
- クロスバリデーション
- 次元の呪い
- PCA（主成分分析）
- アノテーション
- SHAP / LIME
- データドリフト
- ホールドアウト法
- 交差検証法
こんな方におすすめ
🎯 視聴をおすすめする方
- DS検定（★レベル）の受験を検討している方
- 機械学習の基礎用語を体系的に整理したい方
- 回帰分析やモデル評価指標を改めて確認したい方
- AIモデルの公平性・説明可能性に興味がある方
- 通勤・家事・運動中に「ながら学習」をしたい方
- データ分析業務のある社会人・学生の方
このシリーズの特徴
「聞き流して覚える」をコンセプトに、女性アナウンサーが読み上げる形式で制作しています。スライドを見なくても内容が頭に入るよう、具体的な例を交えながら丁寧にナレーションを設計しました。
また、単に用語を羅列するのではなく、「なぜその概念が必要なのか」という背景から解説しているため、試験対策だけでなく実務のベースとなる思考力も身についていきます。
例えば「決定係数R²が0.8ならどう解釈するか」「AUC値が0.9のモデルは何が優れているか」「採用AIにバイアスが混入するとどうなるか」といった、実務で即使える具体例を豊富に盛り込んでいます。
📺 動画はYouTubeで無料公開中。チャンネル登録でシリーズの続きをいち早くチェックできます。
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