FUNオープンユニバーシティ
データサイエンス入門

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データサイエンス入門

近年の情報科学の発展によって、わたしたちは様々な分野で大量のデータを手に入れることができるようになりました。データサイエンスとは、こうした膨大なデータから、新たな意味や価値、法則、関係性などを見つけ出す新しい学問分野です。

情報科学を探究する公立はこだて未来大学では、データサイエンスを深く学ぶことができる専門分野としてのカリキュラム(データサイエンスオープンプログラム)を開設しています。本講義は、入門の部分をみなさんに向けて再構成したものになっています。

本講義では以下のことを学びます。

  • データサイエンスがどのような考え方の上に作られているか
  • データサイエンスはどのように社会に役立てられているのか

本講義は模擬授業とは少し違っていて、目標がデータサイエンスを「学ぶ」ことにあります。そのため、今は少しむずかしく感じる部分があるかもしれません。それは大学の講義だからです。この講義が、情報科学が社会に果たす役割を考える機会となり、進路について考える指針となることを希望します。

構成

  • はじめに コースと講師の紹介
  • 統計分析の基礎
  • 統計分析の基礎(実践編)
  • 機械学習の基礎
  • 機械学習の基礎(実践編)
  • おわりに
実践編の資料

Python開発環境の準備

データセット exam.csv  / cars2.csv  /  spring.csv  /  iris2.csv

講師

複雑系知能学科複雑系コース 香取 勇一 教授

公立はこだて未来大学システム情報科学部複雑系知能学科(複雑系コース)の教授です。函館が好き。東京大学で学ぶ。修士課程では物理学(素粒子物理)を専攻し、博士課程から脳の数理モデルの研究に転向。博士(科学)。東京大学生産技術研究所研究員・特任助教などを経て、2015年4月より現職。脳の数理モデル、数学的に脳をつくる研究をしています。公立はこだて未来大学では「データサイエンス入門」などの講義を担当

はじめに コースと講師の紹介
 
統計分析の基礎
 
統計分析の基礎 実践編
 
機械学習の基礎
 
機械学習の基礎 実践編
 
おわりに
 
質問受け付け

この講義への質問をこちらで受け付けています。回答はFAQ形式によってフィードバックをする予定です。ご協力お願いします。