データサイエンス演習：シラバス
■ 講座情報
機械学習入門
【主任講師】
大西 仁（放送大学教授）
【教材・資料】
【授業内容】
近年、大規模データが容易に手に入るようになり、
統計処理や機械学習による予測も分析ソフトウェアを利用して
簡単に行うことができるようになりました。
しかし、仕事や地域の課題をデータに基づき解決するには、
課題の解決に役立つデータを見つける、データから情報を見出す、
データに裏付けされた施策を立案する必要があります。
これらは高度な統計学に頼らなくても可能です。
この講義では、データに基づき課題を解決する方法を，
演習を通して体得することを目指します。
【授業テーマ】
- 第1回問題解決の流れとデータの見つけ方
- 第2回問題発見
- 第3回データの分解によるターゲットの設定
- 第4回ターゲットへの影響要因の発見とデータによる検証
- 第5回方策の立案と調査・実験による検証
- 第6回プレゼンテーション資料作成
- 第7回プレゼンテーション
- 第8回プレゼンテーション、まとめ
以上
