データ活用において、主に「従来の統計学」と「機械学習」という2つのアプローチがあり、これらは互いに補完し合っています。データの「規模」にかかわらず、統計学の重要性は依然として高いものです。その役割はこれまでと変わりませんが、現在ではさらに重要性を増しています。従来の統計モデリングから機械学習の世界へと移行する必要性が高まっています。本コースでは、SAS Viyaを使用した機械学習に必要な統計的基礎知識を紹介します。機械学習に関連する統計の知識を身につけることで、データサイエンティストになるための準備が整います。本コースは、機械学習の実践（統計的基礎を持つその根底にある方法論を含む）に関する今後の学習に向けた準備となり、機械学習モデルに対するより深い理解を養うことができます。 本コースは、データサイエンスカリキュラム内の多くのコースの前提条件となっています。機械学習に関するより高度な内容は、『SAS Viya：機械学習』、『SAS Viya：SAS Visual Data Mining and Machine Learning 対話型機械学習』、『SAS Viya：Visual Statistics対話型モデル構築』、および『SAS Viya：SAS Studioによる教師あり機械学習プロシージャ』の各コースで扱われます。 科学・医学研究で用いられる推論統計や説明的分析に関心のある受講生には、『SASによる統計解析1：基礎編（回帰分析、分散分析）』が適切な基礎コースとなります。