データサイエンス 超入門 セミナー

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○「なぜ?」を解消するために, データの面白さ・奥深さを体感して頂きます!
○データ分析・活用に自信が無い方にも是非ご参加頂きたい内容です!
※本講座へのご参加で, 著書『データ分析とデータサイエンス』を贈呈いたします!

データサイエンス超入門セミナー2019
〜データを理解する力,活用する力を養う〜

講師

株式会社 データサイエンスコンソーシアム 代表取締役 理学博士 柴田里程 先生

* 希望者は講師との名刺交換が可能です

講師紹介

■経歴
1973年 東京工業大学理工学研究科修士課程修了
1974年〜1984年 東京工業大学理学部助手
1984年〜1997年 慶應義塾大学理工学部助教授
1997年〜2014年 慶應義塾大学理工学部教授
2006年 日本統計学会賞受賞
2013年 (株)データサイエンスコンソーシアム設立,代表取締役就任
2014年〜 慶應義塾大学名誉教授
2014年〜2017年 早稲田大学客員教授

■専門および得意な分野・研究
データサイエンス
時系列解析

■本テーマ関連学協会での活動
日本統計学会

→このセミナーを知人に紹介する

日時・会場・受講料

●日時 2019年4月11日(木) 10:30-16:30
●会場 [東京・京急蒲田]大田区産業プラザ(PiO)6階C会議室 →「セミナー会場へのアクセス」
●受講料 1名48,600円(税込(消費税8%)、資料・昼食付)
 *1社2名以上同時申込の場合、1名につき37,800円
      *学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。→「セミナー申込要領・手順」を確認下さい。

 ●録音・撮影行為は固くお断り致します。
 ●講義中の携帯電話の使用はご遠慮下さい。
 ●講義中のパソコン使用は、講義の支障や他の方の迷惑となる場合がありますので、極力お控え下さい。
  場合により、使用をお断りすることがございますので、予めご了承下さい。
  *PC実習講座を除きます。


■ セミナーお申込手順からセミナー当日の主な流れ →

セミナーポイント

■講座のポイント
 データから宝を見つける,この魅力的な冒険を助ける科学,データサイエンスとは何かを中心に話を進めます.データサイエンスはデータの「科学」です.科学は「なぜ」に答えることから始まります.「なぜ」を忘れ,とりあえずの答えを出すことを続けてみても,そこからはなにも新しい宝はみつかりません.新しい宝は大きな富を生み出します,未来への扉を開きます.ようやく日本でも,高等学校でデータ分析が必修科目の単元の一つになりましたが,データの本格的な活用はまだこれからでしょう.データを扱うのは敬遠したいという人にこそ,本講座でデータの面白さ,奥深さを体感していただきデータの活用につなげていただきたいと思っています.テキストとして拙著『データ分析とデータサイエンス』(近代科学社)を使用します(支給).

■受講後、習得できること
・本物のデータサイエンティストとなるための素養
・データの適切な扱い
・本質を見抜くデータ分析
・データにもとづく的確な判断
・データの活用と流通

■講演中のキーワード
・データサイエンス
・データベース
・モデル
・データ分析
・TRAD

セミナー内容

柴田 里程 著 『データ分析とデータサイエンス』(近代科学社)の第II部第6章を中心としますが,必要に応じて他の章や第I部も参照します.あらかじめご要望があれば特定のトピックについてもできる限り対応させていただきます.
URL http://datascience.jp/tutorial.html


1. データサイエンス入門
 1.1 データに語らせる
 1.2 ストラテジー
 1.3 モデル
 1.4 データサイエンス
   1.4.1 データの上流から下流まで
   1.4.2 データリテラシー
 1.5 データサイエンティスト
 1.6 データファイル
   1.6.1 フラットファイル
   1.6.2 マークアップファイル
   1.6.3 バイナリーファイル
 1.7 関係形式データベース
   1.7.1 テーブルに対する演算
   1.7.2 SQL
   1.7.3 キー
   1.7.4 ドメイン
 1.8 関係形式データベースを超えて
   1.8.1 2次データ
   1.8.2 テーブル間の関係
   1.8.3 さまざまなレベルでの属性
   1.8.4 DandD
 1.9 ソフトウェア
   1.9.1 表計算ソフトウェア
   1.9.2 統計解析ソフトウェア
   1.9.3 汎用なデータ解析環境 S と R
   1.9.4 次世代のデータ解析環境 TRAD
 1.10 データ行列と線形代数
   1.10.1 データ行列
   1.10.2 個体空間と変量空間
   1.10.3 中心化
   1.10.4 尺度規準化

2. 個体の雲の探索
 2.1 クラスタリング
   2.1.1 ウイルス RNA 変異データ
 2.2 主成分分析
   2.2.1 新しい座標軸の求め方
   2.2.2 都道府県の力
   2.2.3 特異値分解
 2.3 高次元個体空間の可視化 TextilePlot

<質疑応答>

セミナー番号:AA190452

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