GCI 2020 Summer開講のご案内
今後、あらゆる分野で大きな武器となるデータサイエンスのスキルを、ぜひ一緒に学びませんか?
本講座では過去、東京大学内で6期、オンラインで4期の開催実績があり、東大生・社会人を合わせて2,000名以上にデータサイエンスの基礎〜機械学習スキル習得の機会を提供してきました。
●コースの概要
- 大量のデータを自由自在に解析・分析し、隠れた関係性を発見する。そんなスキルを身につけた「データサイエンティスト」に対する需要は、工学分野だけならず、医療・経済・経営・ライフサイエンスなど非常に多くの分野で高まる一方です。
- 本コースでは、あらゆる分野で武器になるデータの解析・分析スキルのコアとなる機械学習およびビッグデータを扱う技術、分析結果を効果的に可視化する技術の基盤を網羅的に身につけ、一人前のデータサイエンティストとして活躍する入り口に立つことを目指します。
●受講対象者
学生(中学生、高校生、高専生、専門学校生、短期大学生、大学生、大学院生など)
●特徴
- コンペ(期間中にKaggle形式のコンペを3回実施予定です。)
- 講義はオンラインによって行われます。基本的に録画したものを公開する予定ですが、回によっては18:30ごろから2時間程度ライブ配信を行う可能性があります。
- 東京大学に所属する学生のみに限らず、学生の方を広く募集します。
- 本講座での単位認定はありません。
●受講のメリット
- 実践的なデータサイエンススキルを修得できます
- 同世代の優秀な学生や連携企業との交流を持てます
- 企業との共同研究に参加できるチャンスがあります
●受講の仕組み
- 講義
- 1~2Chapterずつオンライン講義を行い、簡易な宿題を出題します
- データ分析コンペを開催します
- 講義の資料は事前に公開されます
- 修了証
- 全Chapterでの課題と最終課題をクリアされた方には講座修了証を発行します
- 修了者へのベネフィット
- 修了者にクローズドなコミュニティを作り、様々な機会をご案内していきます
- データサイエンス関連のイベント・勉強会や研究プロジェクトへの参加
●カリキュラム・日程
第1回(4/29) | 導入 |
第2回(5/6) | Python基礎 |
第3回(5/13) | Pythonによる科学計算(Numpy) |
第4回(5/20) | Pythonによるデータ加工処理の基礎(Pandas) |
第5回(5/27) | データサイエンスにおけるデータの可視化(Matplotlib),確率統計の基礎 |
第6回(6/3) | 機械学習の基礎(教師あり学習) |
第7回(6/10) | 機械学習の基礎(教師なし学習) |
第8回(6/17) | モデルの検証方法とチューニング方法 |
第9回(6/24) | 特徴量エンジニアリング |
第10回(7/1) | ゲスト講師 |
第11回(7/8) | ゲスト講師 |
第12回(7/15) | ゲスト講師 |
● 企画
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- 塚本 邦尊(つかもと くにたか) / 熊本県出身
大学と大学院で確率論・確率解析を専攻後、SI企業で金融システムを開発。
その後、広告代理店、マーケティング、コンサル企業にて、色々なデータ分析の業務に携わる。
● 特別講師
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● 講師
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● TA
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● システム担当
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● 事務
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● 受講申し込み
申込フォーム
(申込締切: 2020/4/15)
最終的な受講者の決定は4/22を予定しています。
申込は終了致しました。
※注意
受講希望者数が多かった場合には抽選を行う場合があります。
申込にはGitHubアカウントが必要です。必要に応じてGitHubアカウントの取得をお願いいたします。(参照:https://github.co.jp/)
●Credit
- データサイエンス エキスパート: 塚本邦尊(つかもとくにたか) / 熊本県出身。大学と大学院で確率論・確率解析を専攻後、SI企業で金融システムを開発。その後、広告代理店、マーケティング、コンサル企業にて、色々なデータ分析の業務に携わる。
- 東京大学工学系研究科TMI グローバル消費インテリジェンス寄付講座 松尾研究室