1. 確率

2. 記述統計

3. 微積分

4. 確率変数

5. 離散型確率分布

6. 連続型確率分布

7. 累積分布関数

8. 正規分布

9. チェビシェフの不等式と大数の法則

10. 2変数の離散型確率分布

11. X,Yの1次式の期待値・分散

12. 2変数の連続型確率分布

13. 確率変数の独立

高校数学の基礎を理解していることを前提として、

上記に挙げた13項目を順を追って説明していきます。

講座の難易度しては、統計検定2級程度に余裕を持って合格できるくらいを目指しています。

データサイエンティストや機械学習エンジニアを目指す人にも効果的な講座になっていると思います。