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1年次以上 |
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DM・DE・MM・MP・BE・BS
FM・FS・FY・BC・BB |
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60名 |
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対面型講座（23・514） |
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2026年2月3日(火)・2月4日(水） 3・4時限 |
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レポート課題 |
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線形代数に基づくデータ解析、相関係数、線形回帰、主成分分析 |
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世の中にあふれている沢山のデータから有用な情報を引き出して、社会の役に立つ仕組みを構築するための方法論がデータサイエンスです。データサイエンスの基本部分について、線形代数の知識をベースとして学んでいきましょう。 |
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●AIや機械学習を用いたデータ処理とも共通する考え方を理解するための第一歩となります。
●多くの分野に顔を出す線形代数の有用性を実感することができます。 |
