価値創造の成功体験を得られる講義・演習データサイエンス入門演習データサイエンス実践論A実際の企業のデータを分析するなど、データサイエンティストの仕事を体験できます。また分析結果の発表では周りから意見をもらえるので、視野が広がります。現場経験者をゲストスピーカーとして招き、様々な事例を通してデータサイエンスの最先端にふれることができる授業。ビッグデータの活用を体系的・網羅的に学びます。データサイエンス学部では、価値創造の成功体験を積み重ねることに重点を置いており、他の学部には見られない特徴的な講義・演習が用意されています。PICK UP 授業プレゼンテーション論自分の意見や分析結果を分かりやすくまとめ、相手に伝えるためのプレゼンテーション能力を鍛えます。実技も行い、周りからフィードバックを受ける経験を積んでいきます。プログラミングⅠ多くのデータを収集・分析するための処理方法を考え、設計通りの処理をさせるためのプログラムを書く力を養います。この講義では言語としてPythonを学びます。多変量解析入門多変量解析とは、ある対象から得られた互いに関連のある多種類のデータを、要約したり、予測したりする解析作業のことです。この講義ではその手法の一部を学びます。この授業は1年生向けのＰＢＬ演習です。入学して初めて、リアルデータ（実社会のデータ）を分析する経験を積みます。データは配属されたクラスによって異なりますが、全国の多様な購買層がどのような商品をいつどこで購入したかを記録したQPR（株式会社マクロミル提供）データを使用するクラスもあります。Students’ Voice統計数学1年次の授業の「基礎データ分析」、「統計学要論」で学ぶ記述統計、推測統計における各種手法の数理的な背景を知ることで、各種手法の特性を知り、状況に応じて適切な手法を使い分けられるようになることを目指します。また統計検定2級の範囲をカバーし、検定試験対策にもなっています。隅田 春介 さんデータサイエンス学部 データサイエンス学科 3年この授業のおかげで統計検定2級の計算問題の大半が解けるように。理屈がわかった上での分析が可能となるので、データサイエンスの学習に大いに役立ちました。Students’ Voice井本 望夢 さんデータサイエンス学部 データサイエンス学科 4年39
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