講義では、多変量解析の目的の1つである分類問題についての説明（左下）や、データの傾向を捉える滑らかな曲線の当てはめを、プログラミングにより行う方法の説明（右下）をしています。分析目的に対するアプローチ手法を多く学ぶことができます。実際にデータを用いた解析を統計ソフトで行うため、データ分析の実践力を身につけることができました。また、複数の分析手法から何を選ぶか、結果をどう解釈するかといったことが理解でき、スキルアップになりました。なんとなく理解していたAIや、聞いたことがあるIT用語がどういったものか、そしてそれぞれの用語がどのような関係にあるかを知り、学問として理解することができました。また、学部で学ぶデータサイエンス科目の大枠がわかり、今後の期待が高まった科目です。多変量解析とは、ある対象から得られた複数種類のデータを要約したり、予測したりするための方法のことです。手法は分析目的に応じてさまざまで、本講義ではその一部を学びます。多変量解析の各手法がどのような目的で、どのようなデータに対して用いられ、どのような結果をもたらすのかについて理解してもらうことが目標です。この講義を通して、データに潜む特徴を自分の力で探し出す力を身につけます。三浦 瑞希さん4年 城南高校（福岡県）日常生活でもよく耳にするAIは、現代社会のあらゆる場面で活用されています。そんなAIや情報科学が扱う分野、基礎を学び、さらに従来の作業がどのように効率化されてきたか、そして今後どのように活かすことができるかを考えます。数や情報の表し方、プログラミング言語、情報倫理など、将来、専門科目を学ぶために必要な内容を網羅した、データサイエンスの入門的な科目です。藤井 倫生さん3年 山城高校（京都府）09Faculty of Data Science授業のココがおもしろい！授業のココがおもしろい！統計ソフトを使って分析手法を多角的に学べる。AIとは何かを理解したことで今後の学びが楽しみに。AI概論多変量解析入門Pick up0102
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