受講登録開始時期は別途ご案内いたします。

担当教員

東京大学大学院工学系研究科教授　松尾豊、塚本邦尊、他

目標

本講座では、あらゆる分野で武器になるデータの解析・分析スキルを身につけます。
分析結果を効果的に可視化する技術、機械学習の基礎、データベースの扱い方を網羅的に扱います。
データサイエンティストとして活躍する入口に立つことを目指します。

キーワード

AI、データサイエンス、マーケティング、起業、事業提案、機械学習、Python、Kaggle

講義計画

開始日：4/23　※スケジュール・テーマ等予告なく変更する可能性があります。

毎週火曜　18:45〜20:30　全13回予定

事前学習	Python基礎（PowerPointと演習ファイルを事前配布）
第1回（4/23）	導入
第2回（5/7）	Pythonによる科学計算（Numpy）
第3回（5/14）	Pythonによるデータ加工処理の基礎（Pandas）
第4回（5/21）	Pythonによるデータ可視化の基礎（Matplotlib）
第5回（5/28）	教師あり学習
第6回（6/4）	教師なし学習
第7回（6/11）	SQL
第8回（6/18）	モデルの検証方法とチューニング方法
第9回（6/25）	特徴量エンジニアリング
第10回（7/2）	マーケティング基礎、応用の一部
第11回（7/9）	ゲスト講師（1）TBD
第12回（7/16）	ゲスト講師（2）TBD
第13回（7/23）	ゲスト講師（3）TBD

講座の受講形式

• オンライン講義を開講し、全国の受講生と共に同時受講いただきます。
• 講義時間中は講師にテキストで質問することが可能です。
• 講義時間に参加できない場合は、翌日録画講義を配信しますので、次週の講義までに視聴し課題に取り組んでいただきます。
• データ分析コンペを開催します。

修了条件

• 一定回数以上の出席（録画講義の受講も可。ただし、1週間以内）
• 一定回数以上の宿題提出・正答率（詳細な回数はお伝えしていません）
• 期間中開催される全2回のコンペ提出・一定以上の点数
• 最終課題提出・一定以上の評価

　上記を総合的に勘案して修了判定をおこないます。

受講上の留意点

前提条件

• Pythonの習得状況にもよりますが、毎週自習や宿題等に取り組む時間が十分に確保できること
  　完全な初学者：毎週8時間程度
  　Pythonに触れたことがある方：毎週3時間程度
• Zoom、Googleサービス（Google Drive、Google Forms、Google Spreadsheet、Google Colab等）、Webブラウザ、Slackを利用できるPCをご用意ください