1年 文科 理科 2年 文科 理科 水 5 Ｓ 1年 文科 理科 2年 文科 理科 金 2 Ｓ 時間割コード 時間割コード 総合科目 F（数理・情報） 30811 講義題目 授業の目標概要 31117 講義題目 授業の目標概要 開講 統計データ解析Ⅱ 開講 統計データ解析Ⅱ データサイエンス入門 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウェアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウェアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。 データサイエンス入門 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウェアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウェアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。 授業科目名 授業科目名 担当教員 小池 祐太 担当教員 鎌谷 研吾 所属 曜限 数学 所属 曜限 数学 対象 対象
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