青の統計学-DS Playground-

データサイエンス学習プラットフォーム

データサイエンスを もっと手軽に

青の統計学
-DS Playground-

学習から実践まで、ブラウザひとつで始める
統計・機械学習・SQLの新しい学習体験

データ人材のための学習OS

問題を解く、結果を残す、次に学ぶ内容を選ぶ。統計検定・G検定・SQLの学習を、解きっぱなしで終わらせないための流れを設計しています。

試しながら理解する

確率分布、A/Bテスト、クラスタリングなどをブラウザで動かし、抽象的な概念を直感につなげます。

学習ログを残す

無料会員登録で、問題演習・模擬テスト・スキルチェックの結果を保存し、マイページで振り返れます。

次の学習へ進む

統計・機械学習・SQL・データマネジメントを、データ人材のスキルセットとして段階的に広げます。

学習ツール

統計学習とデータ分析を支援するツール群

学習

確率分布可視化ツール

正規分布、t分布、カイ二乗分布など、様々な確率分布を動的に可視化し、パラメータの影響を直感的に理解

ツールを使う
学習

3次元版可視化ツール

多変量分布や複雑な統計モデルを3次元空間で表現し、より深い理解を促進

ツールを使う
ビジネス

サンプルサイズ設計

統計的検定力を考慮した適切なサンプルサイズを算出。A/Bテストや実験計画に最適

ツールを使う
学習

クラスタリング可視化ツール

k-meansやDBSCANなどのクラスタリング手法を視覚的に理解。

ツールを使う
ビジネス

A/Bテスト分析ツール

テストケースに応じて、統計的手法の観点から結果を解釈するための補助ツール。

ツールを使う

情報数理演習

基礎から応用まで、段階的にスキルアップ

基礎

数学入門

データサイエンスに必要な数学基礎を復習し、土台を築きます。高校数学の復習から大学学部レベルの数学までの問題演習

学習開始
基礎

統計学入門

統計学の基礎概念を丁寧に学習。記述統計から始めて、統計的思考の土台を築きます。統計検定3級の対策にも最適です。

学習開始
中級

数理手法|G検定対策にも

AI・機械学習の理論の理解を深めるための問題演習。G検定やE資格の合格を目指すための実践的な演習にもなります。

学習開始
上級

統計学応用

高度な統計手法と実践的応用を学習。ベイズ統計、多変量解析、時系列分析など、統計検定準1級レベルの問題演習です。

学習開始
実務

SQL演習

マーケティングやプロダクト分析の要件を読み解き、SELECT・集計・JOINを段階的に設計。実務シナリオで使えるクエリ力を養います。

学習開始

模擬テスト

実力診断と弱点発見で効率的にスキルアップ

数検準1級レベル

数学入門(計算模試)

10問
問題数
40分
目安時間
3観点
分析項目

数列・極限、微積分、線形代数、複素数、統計処理をMathJax対応の計算問題で横断チェック。過去問ではないオリジナル問題で弱点をあぶり出します。

計算問題 MathJax 詳細分析
模擬試験を受ける
統計検定3級レベル

統計学入門

25問
問題数
60分
目安時間
3観点
分析項目

完全オリジナル問題25問で統計検定3級レベルの実力を測定。3つの観点で詳細分析し、レーダーチャートで可視化します。

選択式 計算問題 詳細分析
模擬試験を受ける
統計検定2級レベル

統計学基礎

25問
問題数
60分
目安時間
3観点
分析項目

統計検定2級レベルの完全オリジナル模擬試験。25問で実力を測定し、3つの観点で詳細分析します(過去問ではありません)。

選択式 計算問題 詳細分析
模擬試験を受ける
G検定対策

G検定(数理手法)

30問
問題数
90分
目安時間
3観点
分析項目

G検定の出題範囲を参考にした30問の数理・アルゴリズム寄り模試。AI基礎・機械学習・実装判断の3観点でレーダーチャート分析を提供します。

計算問題 数理系 詳細分析
模擬試験を受ける

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問題演習・模擬テスト・スキルチェックの結果を保存すると、マイページで学習状況を振り返れます。

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資格対策の先に広がる、データ人材のスキルセット

青の統計学は、これまでデータサイエンスを中心に学習支援を続けてきました。AI Readyなデータ整備や基盤理解の重要性が増す中で、統計・AI資格の学習から、マネジメントやエンジニアリング系の業務へ視野を広げるコンテンツも拡充しています。

横断レイヤー

Data Management

データを信頼できる資産として管理する。

  • KPI定義・SSOT
  • データ品質・メタデータ
  • ガバナンス・権限管理
Business ビジネス活動・業務・顧客接点

日々の業務や顧客接点から、分析のもとになるデータが生まれます。

基盤を作る

Data Engineering

データが流れ、貯まり、処理される基盤を作る。

  • DWH・データレイク
  • ETL/ELT・ワークフロー
  • 監視・権限・コスト
分析用に整える

Analytics Engineering

分析やBIに使える形へデータを整える。

  • 集計・結合・前処理
  • データマート設計
  • 分析SQL・指標テーブル
判断を作る

Data Science

データから示唆・予測・判断を作る。

  • 仮説検証・効果測定
  • 予測モデル・分類
  • 可視化・意思決定支援
Outcome ビジネス改善・意思決定・施策実行

分析結果を判断や施策に戻し、次の業務改善につなげます。

データ人材適職診断

データサイエンティストの業務をイメージしたイラスト

10問で志向性・興味を整理し、機能×業界×提供モデルの三軸からマッチするデータ人材ポジションを提案します。

  • 三軸マッチング 分析戦略、AI開発、データマネジメントなどの機能軸と業界軸、内製・コンサルといった提供モデルを掛け合わせて診断。
  • 職種リスト 18職種の業務内容・キャリアの伸び方・推奨スキルを整理し、診断結果から該当ページに遷移できます。