学業、ゼミ、研究室などで取り組んだ内容
大学で線形代数と確率論を基礎として学んだ上で統計学の勉強に励んでいる。線形代数ではベクトル空間や行列理論を学び、確率論では事象の確率や確率変数の性質を理解した。統計学の授業では、標本抽出をはじめとした基本的な概念を習得した上で統計的仮説検定や主成分分析などの統計的手法を学び、実際の研究やビジネスシーンでのデータ分析に直接応用できるスキルを身につけた。PythonやRを用いたデータ分析技術にも触れ、分析結果の視覚化や解釈の技術を身につけた。これらの学びは将来の職業においても有益な基盤となると考えている。
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