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大学生のためのデータサイエンス(Ⅲ)ー問題解決編ー

これまで、「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」では、データサイエンス全般について概観して、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、そして、その応用事例について解説し、また、「大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)」では、技術的により進んだ内容として、機械学習の応用事例、分類問題および回帰問題を紹介し、さらに近年、発展の著しいニューラルネットワークを取り上げました。
今回の「大学生のためのデータサイエンス (Ⅲ) 問題解決編」では、これまで学んだ様々なデータサイエンスの分析手法を使って、実際の問題を解決することを目標に、必要な知識やスキルを具体的なデータとともに説明します。

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大学生のためのデータサイエンス(Ⅱ)

前回の「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」では、データサイエンス全般についての概観を与えることを目的にして、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、データサイエンスの応用事例について4週間で説明しました。

今回の(Ⅱ)では、技術的により進んだ内容として、機械学習の諸手法とその応用について説明します。まず、機械学習とは何かという説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介します。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学ぶことができると期待されます。次に分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介します。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについて説明します。

本講座は、機械学習の分野の中でも教師あり学習を中心に進めます。また、なるべく数式を使わないという方針で構成されています。

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Python入門、データ構造とアルゴリズム、多変量解析

滋賀大学・学習管理システム (SULMS) にて講義動画を視聴できます(アカウントが必要です)。
1. Python入門
講師: 梅津高朗 (滋賀大学 データサイエンス学系)
2. データ構造とアルゴリズム
講師: 齋藤邦彦・佐藤智和 (滋賀大学 データサイエンス学系)
3. 多変量解析
講師: 笛田薫 (滋賀大学 データサイエンス学系)

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統計数学およびRによるデータ解析入門

滋賀大学・学習管理システム (SULMS) にて講義動画を視聴できます(アカウントが必要です)。
1. 統計数学
講師: 姫野哲人 (滋賀大学 データサイエンス学系)
2. Rによるデータ解析入門
講師: 藤井孝之 (滋賀大学 データサイエンス学系)

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【改訂版】大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)

この講義では、データの収集・加工・処理、データの分析、分析結果の解釈とその活用というデータサイエンスにおいて重要な3要素について紹介します。特に、理論的な手法だけでなく、様々な応用事例についても紹介しています。また改訂版には、進展目覚ましいAIとデータサイエンスの関係、情報倫理、と新しいトピックスや、データ分析手法として主成分分析やクラスター分析を盛り込み、数理・データサイエンスAIモデルカリキュラムに対応しています。

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高校生のためのデータサイエンス入門

この入門講義では、本格的なビッグデータを扱うことはできませんが、
高校生にも身近な題材を用いて社会の課題を考え、データから有用な情報を引き出す方法について説明します。

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