https://www.aiprogrammers.net/entry/2021/04/30/211252
大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）
講座内容 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
社会人のためのデータサイエンス演習
この度、「社会人のためのデータサイエンス演習」の開講に先立ち、入門編となる『社会人のためのデータサイエンス入門』を特別開講しております。 データ分析の基本的な知識を学ぶことができる内容となっており、『社会人のためのデータサイエンス演習』と併せて学習していただくことで、より理解が深まるかと思います。この機会に、ぜひご受講ください。 ※「《特別開講》社会人のためのデータサイエンス入門」は、修了証の発行はございません。 ＞＞入門編はこちらから＜＜ 講座内容 総務省統計局が提供する講座、ビジネスの現場で求められているデータサイエンスをわかりやすく解説します。 今、ビジネスの現場では、統計的な思考力によって様々な課題を解決していく能力、すなわち“データサイエンス”力の高い人材が求められている。本コースでは“データサイエンス”力の向上を目指し、事例なども踏まえ、ビジネスの現場で使われる実践的なデータ分
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