GCI Komaba 2019 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3期の開催実績があり、東大生・社会人を合わせて1,300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。

学内講座は、これまで本郷を主会場とし駒場へ遠隔中継する形態をとっていましたが、今回はじめての試みとして、駒場を主会場として開催します。

本公開講座は国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構(NEDO)の委託業務の一環として実施しています。

 


 

●コースの概要

 

●受講対象者

東京大学に所属する学生

 

●特徴

 

●受講のメリット

 

●受講の仕組み

 


 

●カリキュラム・日程

第1回(12/18) データサイエンスとは、Python基礎、ライブラリ

  • Chapter1: Python基礎
  • Chapter2 : Numpy、Scipy、Pandas、Matplotlibの基礎
第2回(12/25) Pythonによる科学計算とデータ加工処理の基礎(Numpy,Pandas)

  • Chapter3 : Pythonによる科学計算の基礎(Numpy)
  • Chapter4 : Pandasを使ったデータ加工処理
第3回(1/8) データサイエンスにおけるデータの可視化(Matplotlib)

  • Chapter5 : Matplotlibを使ったデータ可視化
第4回(1/15) 確率統計の基礎

  • Chapter6 : 確率統計の基礎
第5回(1/29) 機械学習の基礎(教師あり学習)

  • Chapter7 : 機械学習の基礎(教師あり学習)
第6回(2/5) 機械学習の基礎(教師なし学習)

  • Chapter8 : 機械学習の基礎(教師なし学習)
第7回(2/12) モデルの検証方法とチューニング方法

  • Chapter9 : モデルの検証方法とチューニング方法
第8回(3/4) データサイエンティスト中級者への道

  • Chapter10 : データサイエンティスト中級者への道

 

  • 各回の講義内容は変更となる可能性があります。
  • 1/22, 2/19, 2/26は休講を予定しております。
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    ● 講師・スタッフ

    松尾 豊
    佐々木 優
    塚本 邦尊
    メイン講師

    ● 日時・会場

     

    ※注意
    受講前に、スキルを確認のための簡易のテストを実施する可能性があります。内容は主にPythonのプログラミングに関するもので、一部Numpyや行列処理に関する問題を出題する予定です。レベルとしては基礎的なものを出題します( https://github.com/jakevdp/WhirlwindTourOfPython のようなレベルです)。申込者が多数の場合は、テストの結果および当フォームの記載内容も加味して一定数に申込者を絞った後、最終的には抽選で受講者を決定する予定です。


     

    ● 受講申し込み

    受講申し込みを行う

    申込フォーム
    (申込締切: 2019/12/11)
    12/7〜12にPythonテストを実施し、最終的な受講者の決定は12/15を予定しています。なお、12/8以降に応募してくださった方には、応募日の翌日午前にPythonテスト案内メールを送付いたします。

     


     

    ●Credit