2022年度　社会人向け「データサイエンス入門コース」受講生募集

本講座は、データサイエンスについて学びたい人向けの入門講座です。
熊本大学ADS育成室の担当教員が講師となり、

について、講義・演習を行います。演習・プロジェクト課題をクリアされた方には修了証を発行します。

統計学や機械学習を用いたビジネス現場における業務提案がどのようなものかを理解できるようになること。将来的には、理論と実践力を身につけた高度データサイエンティスト（ADS）となり、自ら業務提案・改善をできるようになることを目指します。基礎編と応用編の2部構成です。

※ ADS（Advanced Data Scientist）とは
単に定型的なデータ解析の手法・ツールを使いこなせるだけでなく、各解析手法の普遍的な原理、境界条件と限界を理解し、データ解析技術の進化に継続的に対応できる背景知識と技術を身につけた人材

データサイエンスをビジネスにどのように生かすか、その基礎を学びたい方。エンジニアの方だけでなく、経理・人事・営業などの文系実務者の方も歓迎いたします。
数式を用いない説明を心がけますが、高校までの数学を大まかに理解できていることを前提とさせていただきます
演習用のノートパソコンを貸与可能ですが、自習や復習のためご自身のノートパソコンを持参していただくことを強く推奨します。初回の授業で解析に用いるRやPython をインストールしていただきます。パソコンはWindows、Macいずれでも構いません。

データサイエンスの数理・基礎から実践まで、体系的に深く学びたい方。技術系の方を想定しています。
ベクトルの内積や行列などの，大学理系学部程度の基本的な数学の知識を大まかに理解できていることを前提とさせていただきます
演習用のノートパソコンを貸与可能ですが、自習や復習のためご自身のノートパソコンを持参していただくことを強く推奨します。初回の授業で解析に用いるRやSTAN をインストールしていただきます。パソコンはWindows、Macいずれでも構いません。

熊本大学ADS育成室

熊本大学黒髪南キャンパス総合研究棟 (黒髪南地区へのアクセス方法はこちら。建物図の47番の建物です)

新型コロナ感染拡大を鑑みて、現地とオンラインのハイブリッド開催にて実施します。講義は録画し、後日視聴できるようにいたします。

※各回の講義時間は　13:00～18:00　です。途中2回の15分休憩を挟みます (13:00～14:30、14:45～16:15、16:30～18:00)。

実施回	テーマ	実施日	内容
1	データサイエンス概要	10月8日(土)	データサイエンスに関する社会背景や技術の概要（特に統計・機械学習手法）を学び、データサイエンスの概要を把握する。また、今後の講座や独習のため、受講者PCにRやPythonの解析環境を構築する
2	統計学入門1	10月15日(土)	統計学の基礎(データの要約、母集団、標本、統計モデル、推定、仮説検定等)を学ぶ。RやPythonによる演習を行う。
3	統計学入門2	10月22日(土)	統計学の基礎(データの要約、母集団、標本、統計モデル、推定、仮説検定等)を学ぶ。RやPythonによる演習を行う。
4	機械学習入門1	10月29日(土)	機械学習の基本的な内容(回帰、分類、教師なし学習、汎化性能等)を学ぶ。RやPythonによる演習を行う。
5	機械学習入門2	11月5日(土)	機械学習の基本的な内容(回帰、分類、教師なし学習、汎化性能等)を学ぶ。RやPythonによる演習を行う。
6	データサイエンス演習	11月12日(土)	実際のデータを用いて、プロジェクト形式で演習を行う。

実施回	テーマ	実施日	内容
1	確率基礎	11月26日(土)	確率の基礎について学ぶとともに、統計の復習を行う
2	ベイズ統計入門1	12月3日(土)	ベイズ統計の基礎を学ぶ。RやSTANによる演習を行う。
3	ベイズ統計入門2	12月10日(土)	ベイズ統計の基礎を学ぶ。RやSTANによる演習を行う。
4	時系列データ分析	12月17日(土)	時系列データを対象にベイズ統計を応用した分析を行う
5	データサイエンス演習	12月24日(土)	実際のデータを用いて、プロジェクト形式で演習を行う。

入門編の申し込みは、終了いたしました。

応用編の申し込みは、終了いたしました。

受講・応募方法等に関するご質問は、ADS育成室までお問い合わせください。

社会人教育