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授業内容
(授業内容)
第5回：データの分類
第1講：データを分類する基本的手法･･･13分30秒
第2講：クラスター分析･･･13分40秒
第3講：その他の分類手法･･･13分44秒
第4講：応用例･･･14分49秒
(第5回全体)
講義時間：55分43秒
テキスト：78ページ
今期のラスボス決定？！
初プロⅠ、総論まつりでもなく、データサイエンス概論が今期のラスボス科目かもしれません。
第4回から本格的にデータサイエンス的な内容に入り、難易度も急上昇です。
シラバスでは、数学・統計学などの前提はなくても大丈夫な授業を進めるとあります。
でも、そもそもデータサイエンスじたい、数学や統計学の考え方が基本にあるものです。
特に統計学全般の基礎知識があったほうが、授業への理解は進むのではないのかと思います。
少し前まで、勤務先でデータサイエンスの研修があり、受講していました。
とある大学のデータサイエンス専門の先生が講義をする動画を視聴する、というものでした。
こちらはいきなりデータサイエンス概論の第5回くらいの内容からスタートでした。(@@
その上、具体例はほぼなく、淡々とロジックだけをお話されるので、全然入ってきませんでした。
その点、データサイエンス概論の授業では、身近な具体例(お酒の販売分析や銀行での貸付判断など)を使って説明してくださっているので、まだ興味を持ちやすいので助かっています。
というわけで、あと3回もう少しがんばります。
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