Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

データサイエンス概論第一=0 まえがき

1,289 views

Published on

九州大学大学院システム情報科学研究院「データサイエンス実践特別講座」が贈る,数理・情報系『でない』学生さんのための「データサイエンス講義.

Published in: Data & Analytics
  • Be the first to comment

データサイエンス概論第一=0 まえがき

  1. 1. 1 九州大学大学院システム情報科学研究院 データサイエンス実践特別講座 データサイエンス概論第一 まえがき システム情報科学研究院情報知能工学部門 内田誠一
  2. 2. 22 九州大学 「データサイエンス概論第一」について(1/2)  (数理・情報系でない)全分野の学生さんに,データ解析の基本的 な考え方をわかってもらうための講座  「卒論・修論・D論で急に先生に『データ解析しとけよ』と言われた」  「ベクトル?内積? なにそれおいしいもの?」  「主成分分析,意味わかんない(でも使ってる)」  数学的に厳密な議論よりも,直観で分かってもらうことを最優先!  「データ解析って,そんなに恐ろしくない」 →「各解析手法も,その目的・意味はそんなに難しくないかも」 →「ならば,自分のデータのためには,どんなデータ解析をやるべきだろうか?」  余談とか参考とか書いているスライドは,飛ばして構いません
  3. 3. 33 九州大学 「データサイエンス概論第一」について(2/2)  H29年度より九大にて開講中  文系から理系まで,いろいろな分野の学生さんが参加してくれてます  9月夏休み中に集中講義を開催するかもしれません@九大  4人の担当教員で頑張ってます  内田誠一 ... 概論第一,演習第二担当  備瀬竜馬 ... 概論第二,演習第一&第二担当  Thomas Diego ... 演習第一&第二担当  末廣大貴... 演習第一&第二担当 +情報系の有志学生さんによるTA(演習第一&第二)
  4. 4. 4 データサイエンス概論第一の内容  データとは  データのベクトル表現と集合  平均と分散  データ間の距離  データ間の類似度  データのクラスタリング (グルーピング)  線形代数に基づくデータ解析の基礎  主成分分析と因子分析  回帰分析  相関・頻度・ヒストグラム  確率と確率分布  信頼区間と統計的検定  時系列データの解析  異常検出
  5. 5. 55 SlideShare公開にあたり (1/2)  もちろんどなたにお使いいただいてもOKです  スライドPPTが必要な方はお問合せください  uchida@ait.kyushu-u.ac.jp  (バタバタしてなければ)すぐに差し上げます  「できれば」の,お願い  是非フィードバックをください!  特に「どこがよくわからない」とか「これは教えないのか?」など  間違いのご指摘も助かります
  6. 6. 66 SlideShare公開にあたり (2/2)  講義等でご使用の場合は,「九州大学データサイエンス実践特別 講座」のクレジット明示をお願いします  今後,様々なフィードバックに応じて,スライドは改良されていく予定  SlideShare上でのリンク切れなど,ご容赦ください

×