COURSE

コース紹介
【データサイエンス基礎コース】

Data Science Basic

データサイエンティストが必要とされる知識・スキルを習得するためのコース。データを価値に変換する際に必要な4つのプロセスである「データサイエンス全体俯瞰能力向上」「データ収集・統合」「データ分析」「データ解釈」を、Eラーニングや大学講義を通じて学ぶことができます。
5単位を取得した受講生には、「基礎コース修了証」を発行します。


【※座学】データ科学特別講義

開講場所:大阪大学
講師:朝倉暢彦
開講日時:2019年8月6日〜9日

本講義では,ヒトのインタラクションやコミュニケーションのあり方,そしてそれらを実現する社会的・心的プロセスについて,それぞれを理解するためにデータ科学を有効に活用している第一線の研究者が講述する.データ科学の学際的広がりを実感するとともに,具体的な応用事例を通して,様々なデータ解析法やモデリング手法の理解を深めることを目的とする.

【※座学】データ科学のための数理

開講場所:大阪大学
講師:髙野 渉
開講日時:2019年 春~夏学期(4~8月) 金曜日1限(8:50~10:20)

膨大な多変量データから有益な情報を抽出するための統計および最適化理論の基礎を学習する.

【※座学】データ科学(機械学習)

開講場所:大阪大学
講師:髙野 渉
開講日時:2019年 秋~冬学期(10~2月) 火曜日5限(16:20~17:50)

膨大な実世界データから有益な情報を知識として抽出し,それを再利用した人工システムを設計するためには,機械学習の枠組みが有効である.本講義では,その数学の理論およびアルゴリズムを俯瞰しながら機械学習の基礎を講義する.

【※座学】データ科学と意思決定

開講場所:大阪大学
講師:朝倉暢彦
開講日時:2019年 秋~冬学期(10~2月) 月曜日5限(16:20~17:50)

我々の日常の営みは意思決定の連続です.また,医療診断,株式投資,企業判断そして政策立案など様々な社会活動において,適切な意思決定のあり方が問題とされます.本講義では,データ科学の理論的な枠組みから意思決定プロセスをモデル化する方法,および脳認知科学の知見を踏まえたヒトの意思決定の特性を講述し,よりよい意思決定を導くための方略について議論します.

【※座学】データ科学(社会統計)

開講場所:大阪大学
講師:朝倉暢彦
開講日時:2019年 春~夏学期(4~8月) 月曜日5限(16:20~17:50)

近年の急激な情報通信および計測技術の進展により,多種多様な大規模・大量データ(ビッグデータ)が集積されるようになり,これを活用した新たな科学的発見や価値創造,そして革新的な新サービスの創出が期待されている.本講義では,その中でも社会調査データに焦点を当て,データ構造とその生成過程のモデル化,および基本的な解析手法について数理的基礎とともに講述する.

データサイエンス特論1

開講場所:神戸大学
講師:齋藤政彦 他
開講日時:2019年11月6日~8日

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情報幾何入門

開講場所:大阪大学
講師:藤原 彰夫
開講日時:月2

本講義では,Mathematica を用いた実験数学的アプローチを併用することにより,情報幾何学への新たな入門を試みる.

数理統計入門

開講場所:大阪大学
講師:内田雅之
開講日時:木2

統計解析の基礎となる統計的推定論及び統計的検定論について解説する。
さらに統計的漸近理論について概説する。

多変量解析入門

開講場所:大阪大学
講師:狩野裕
開講日時:火3

本講義では,まず,多変量解析の各種手法が理解できるための数理的基礎を固める.
 つづいて,多くの統計分析手法の基礎となる回帰分析を講述する.実際例と注意すべき点,変数選択や数理的基礎を紹介する.次に,任意の統計モデルにおいて生じる欠測値問題を講述する.

【※KOAN登録必須】機械学習のための数理とRプログラミング

開講場所:大阪大学
講師:鈴木譲
開講日時:随時(KOANへの登録は大阪大学の履修登録期間に準ずる)

スパース推定の基礎を、数学的な側面、プログラミング的な側面の両側から習得する。線形回帰、一般化線形回帰、グループLasso、グラフィカルLassoについて学ぶ

【※KOAN登録必須】 スパース推定の数理と機械学習への応用

開講場所:大阪大学
講師:鈴木譲
開講日時:随時(KOANへの登録は大阪大学の履修登録期間に準ずる)

スパース推定の基礎を、数学的な側面、プログラミング的な側面の両側から習得する。線形回帰、一般化線形回帰、グループLasso、グラフィカルLassoについて学ぶ

Pythonを用いたデータマイニング入門1

開講場所:和歌山大学
講師:吉野 孝
開講日時:随時

基本的なデータマイニングの手法について,入門的な内容を講義する.また,講義の内容の理解を深めるために,データを使いながら,Pythonを用いて演習する.

Pythonを用いたデータマイニング入門2

開講場所:和歌山大学
講師:吉野 孝
開講日時:随時

前半において,テキストマイニングの手法について,入門的な内容を講義する. 後半では,機械学習の一つである画像認識について,入門的な内容を講義する.また,講義の内容の理解を深めるために,データを使いながら,Pythonを用いて演習する.