◆オンライン講習ピックアップコースのご案内です。◆

データサイエンスコース

令和7年度のオンライン講習「データサイエンス」シリーズのご案内

データサイエンスの講習では、4つのコースで段階を踏みながら学んでいきます。

①データサイエンス入門
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②データサイエンスのための統計学（基礎編）
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③データサイエンスのための統計学（応用編）
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④データサイエンスのための機械学習

各コースの内容とテキスト

①データサイエンス入門

　データを仕事に活かすための統計の基礎を学ぶ。データの可視化から始めて、正規分布の意味、母集団の推定・検定、そして今後重要となる機械学習の基礎を学ぶ。また、データの解析に必要な数学の準備を始める。

テキスト：石村園子・畑宏明「改訂新版　すぐわかる線形代数」東京図書　2,420円
※別途書店等でお取り寄せください。

募集予定月：３月・８月

②データサイエンスのための統計学（基礎編）

　実際のデータ解析を通じて、回帰分析、判別分析など主に説明変数が1つの場合のデータ解析の仕組みを学ぶ。また、データサイエンスに必要な数学として、多くの変数を扱う解析に必要となる線形代数と微分を学ぶ。　　　　

テキスト：石村園子・畑宏明「改訂新版　すぐわかる線形代数」東京図書　2,420円
※別途書店等でお取り寄せください。

募集予定月：４月・９月

③データサイエンスのための統計学（応用編）

　現実のデータには複数の要因があり複雑である。これを解析する方法が多変量解析である。講習では重回帰分析、ロジスティック判別など多変量解析を学び、ニューラルネットワークなど現在の機械学習の理解につなげていく。

テキスト：講師オリジナルテキスト（PDF形式で提供）

募集予定月：５月・10月

④データサイエンスのための機械学習

　ニューラルネットワーク(DNN,CNN,RNN)の仕組み、特に勾配降下法や誤差逆伝播法などを実習を通して、コンピュータが学習する仕組みを学ぶ。さらにコンピュータが我々の言葉を理解する仕組み(自然言語処理、attention,transformerなど)を学ぶ。

テキスト：講師オリジナルテキスト（PDF形式で提供）

募集予定月：7月・11月

担当講師による「データサイエンスへの質問」ピックアップ記事

　オンライン講習を学ぶ方に是非ご一読いただきたいインタビュー記事を掲載しております。

　特集第一弾は森川馨講師による「データサイエンスへの質問」です。