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．

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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

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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

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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)

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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

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 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

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SlideShare公開にあたり (2/2)
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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
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