■クーポンについて
「動画のみ視聴コース」をお申込みされた方には、ご登録いただいたメールアドレス宛にクーポンコードを送信いたします。クーポンコードは2024年度東京都市大学リカレントプログラムにおいて対面授業を含む同一科目をお申込みいただいた本人のみが使用可能なクーポンです。
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本コンテンツについて東京都市大学リカレントプログラム「データサイエンス入門」のうち、事前収録を行ったオンデマンド配信のみを抽出したコンテンツです。対面授業の内容や、課題の評価・テストは含まれておりませんのでご注意ください。なお、視聴期間はお申込みいただいた日から９月３０日（前期最終日）までとなります。KEY WORD課題解決 / オープンデータ / データ分析 / データ可視化 / モデル評価 / グループワーク科目概要 ※対面授業を含んだ科目情報ですAI、データサイエンス、機械学習、ディープラーニング、Chat GPT、．．．様々な単語がニュースやブログを賑わしています。この講義では、これらの言葉について、どんな技術で、何ができるようになり、その課題は何かについて明らかにすると共にデータの構造や可視化、入門的な分析手法を理解することで、簡単なデータ分析と課題解決へのフローについて体験しながら身につけていきます。対面の講義ではグループワークを通して課題の明確化や、データによる課題の分析・解決について議論するプロセスを体験し、最終的には自らの課題に適用できることを目指します。
1.データサイエンスの活用とその課題データサイエンス、AI、機械学習、ディープラーニング等の言葉を定義し、どんな技術で、何ができるようになり、その課題は何かについて明らかにし、それらを自分の課題に適用できるようになることを目指します。【セクション１】データサイエンスとは？（35:19）【セクション２】データサイエンスで何ができる？（48:00）【セクション３】データの活用の課題とは？（33:30）3.データの収集・可視化この講義では、「データ」の持つ特徴や、「オープンデータ」の収集方法、可視化の基礎と課題について理解し、データから情報を引き出せるようになることを目指します。【セクション１】データの構造と型とは？（23:23）【セクション２】オープンデータはどう集める？（27:59）【セクション３】集めたデータで何が分かる？（40:39）5.データ分析入門この講義では機械学習や統計分析で使われる「クラス分類」と「回帰分析」について基礎的な技術を理解すると共に表計算ソフトで実行できることを目指します。また、構築された「傾向」や「要因」を表すモデルが実際の状況にどれくらいマッチしているかを評価する方法も身につけます。【セクション１】あなたはどのグループ？（クラス分類）（32:03）【セクション２】数値を予測したい！（回帰分析）（36:21）【セクション３】予測は信じられるのか！？（評価）（40:33）
決済完了後、申込時に入力したメールアドレス宛に、動画視聴用のIDとパスワードが通知されます。メール内に記載の受講用ログイン画面よりIDとパスワードを入力の上、視聴を開始してください。なおメールが届かない場合は、「お問い合わせフォーム」よりご連絡ください。
東京都市大学デザイン・データ科学部デザイン・データ科学科大学院総合理工学研究科情報専攻
