データサイエンス概論

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第4次産業革命を迎え、あらゆるモノをインターネットに接続し、膨大なデータを収集・分析するIoT社会において、増加し続けるデータ (ビッグデータ) を有効かつ効率的に処理し、ビジネス・研究に生かすための”データサイエンス”は、もはや現代人の必修スキルといえるでしょう。しかし、データサイエンスの領域は広く、多数の要素技術が含まれ混在とした状況にあるため、先ずデータサイエンスの全体像を把握することが大事です。

  1. データサイエンスとは
    1. 要素技術
    2. AIの時代
  2. データと前処理
    1. ビッグデータとデータベース
    2. 基本統計量・ベイズ統計
    3. データの標準化
  3. モデル化と最適化
    1. 実験計画法
    2. シンプレックス最適化法
    3. グリッドサーチ
  4. パターン認識・多変量解析
    1. パターン認識とは
    2. 多変量解析とは
    3. 重回帰分析とPLS回帰分析
  5. サポートベクターマシン (SVM)
    1. カーネルとは
    2. SVMの応用例
  6. ニューラルネットワークとディープラーニング
    1. ニューラルネットワークとは
    2. ニューラルネットワークの構造と学習
    3. ディープラーニングとは
    4. ディープラーニングの応用分野・展望

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