Soichi Matsuura Ph.D.

立命館大学経営学部 松浦総一研究室

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データサイエンス演習基礎

講義の概要

ビジネスに関連するデータサイエンスの基礎を学びます。講義は企業と開発し、オンデマンドで配信されます。

到達目標

テキスト・参考書

テキスト
未定
初歩

授業計画

※新設科目なので、内容は変更される可能性があります。

第1回Society5.0とデータサイエンス
第2回分布と散らばり
第3回変数の標準化、偏差値
第4回散布図、共分散、相関係数
第5回最小二乗法、回帰直線
第6回仮説検定、帰無仮説、棄却域、有意水準
第7回データの収集、公平性、プライバシー、データクレンジング
第8回機械学習の基本,学習モデル,教師あり学習/教師なし学習
第9回機械学習の演習 分類
第10回機械学習の演習 回帰
第11回深層学習の基本
第12回生成AI、著作権、倫理等
第13回生成AI、著作権、倫理等
第14回AI、ビッグデータや統計を活用した経営実践の可能性