ジャンル ビジネス・資格
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Pythonで学ぶデータサイエンス入門
小林 学（早稲田大学教授）
| 曜日 | 土曜日 |
|---|---|
| 時間 | 10:30～12:00 |
| 日程 |
全6回
・01月18日 ～
03月01日 (日程詳細) 01/18, 01/25, 02/01, 02/15, 02/22, 03/01 |
| コード | 740831 |
| 定員 | 20名 |
| 単位数 | 1 |
| 会員価格 | 受講料 ¥ 23,760 |
| ビジター価格 | 受講料 ¥ 27,324 |
目標
・データサイエンスの考え方の入門を学び、データサイエンスがどのように役立つのかを理解すること。
・無料のPython言語を使ってデータ分析の演習を体験し、いくつかの分析手法の役割を理解すること。
・基礎的な分析ができるようになること。
講義概要
ICT技術の進歩により多種多様で大量なデジタルデータが得られるようになっており、これらのデータを有効に活用するデータサイエンスは学術やビジネスなど様々な領域において強く求められています。本講座はデータサイエンスを初めて学ばれる方を対象として、データサイエンスの考え方を学びます。具体的にはデータサイエンスとは何か、どのような役に立つのかを理解し、データを分析する目的や方法、手順について学びます。この時Pythonを利用してデータ分析を演習形式で体験することにより分析のイメージを捉え、その役割を理解します。最終的に基礎的な分析を実施できるようになることを目標とします。
各回の講義予定
| 回 | 日程 | 講座内容 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 01/18 | データサイエンスの目的とその活用 | 講義全体の概要、データサイエンスとは何か、なぜ必要か、データの種類、意思決定とは、データサイエンスの目的、どのような役に立つのか(具体例)、データ分析の流れ、Pythonを用いた演習の進め方の説明、など。 |
| 2 | 01/25 | データの特徴記述(データの特徴を見る・理解する) | データの読み込みと確認、データの特徴記述の役割、データそのものの特徴を視覚的に表現する方法(ヒストグラム、散布図)、データを少ない数の特徴的な数値で表現する方法(代表値)、Pythonによる分析、など。 |
| 3 | 02/01 | データの生成観測メカニズムと仮説検定 | データの生成・観測メカニズムとその役割、コイン投げや広告のクリックなどのベルヌーイ分布、数値データに対してよく利用される正規分布、ABテストなどを例とした仮説検定の考え方と役割、Pythonによる分析、など。 |
| 4 | 02/15 | 変数間の関係式1(回帰問題・回帰分析) | 複数の変数があるデータ、回帰問題とその分析の目的、説明変数(独立変数)と目的変数(従属変数)、変数間の関係式、Pythonによる分析、分析結果の理解と注意点、など。 |
| 5 | 02/22 | 変数間の関係式2(分類問題・判別分析) | 回帰分析の復習、分類問題とその分析の目的、分類問題における変数間の関係式、Pythonによる分析、など。 |
| 6 | 03/01 | ニューラルネットワーク | 変数間の関係式が明確に分かっていない場合の回帰問題、分類問題、ニューラルネットワーク、Pythonによる分析、など。 |
ご受講に際して（持物、注意事項）
◆本講座は2023年度冬学期にオンラインで実施した「データサイエンス超入門」をベースに、一部内容を改訂しています。
◆休講が発生した場合の補講は、3月8日(土)を予定しております。
◆Zoom ミーティングを使用したオンライン講座です。
◆講座ではコンピュータを用いたデータ分析の演習を行いますので、ファイルのコピーやフォルダ操作など基本的なコンピュータの操作やインターネットの基礎的な利用方法に関するスキルをお持ちの方を対象としています。
(講座の演習ではGoogleドライブ並びにGoogle Colaboratoryを利用します。Google Colaboratoryの使い方については講座で説明します。)
◆プログラミングの経験は問いません。初めて学ばれる方を想定します。
◆数学については高校1年生程度の知識を想定します。
◆お申込みの前に必ず「オンラインでのご受講にあたって」をご確認ください。
◆お申込みいただいた有料講座の動画は、当該講座実施の翌々日(休業日を除く)17:30 までに公開します。インターネット上で 1 週間のご視聴が可能です。視聴方法は、以下をご確認ください。
【会員】授業動画の視聴方法(会員向け)
【ビジター・法人会員】授業動画の視聴方法(ビジター・法人会員向け)
講師紹介
- 小林 学
- 早稲田大学教授
- データサイエンス及びICT関連の研究・教育に長年従事。大学におけるデータサイエンス教育の他、企業社員を対象としたデータサイエンスの教育プロジェクトや社会人教育にも力を注いでいる。書籍等著作物として「デ―タ科学入門I,II,III」(サイエンス社)や「入門パターン認識と機械学習」(コロナ社)等がある。
