令和4年度後期 実用知識・技術習得系有料講座
34. 数理・データサイエンス講座 オンデマンド講座
— リテラシーレベル（基礎） —
受付を終了しました。
- 日程
- 令和4年11月1日(火)～令和5年3月31日(金)
- 会場
- オンデマンド講座 (※前期講座と同じ内容になります）
- 講座責任者
- 数理・データサイエンス教育研究センター 助教 瀬戸 和希
- 担当講師
- 数理・データサイエンス教育研究センター 助教 瀬戸 和希
- 講座の内容
- 一般的なビジネススキルとなりつつある「データリテラシー」（データを理解し，解釈し，分析する能力）の基礎的な能力の向上を図ることを目標に，既に社会人として活躍する方を含め，数理データサイエンスに関心のある方を幅広く対象とする数理・データサイエンス「リテラシー教育プログラム」の知識の修得を目指します。(※前期講座と同じ内容になります。)
- 募集対象
- 一般市民，高校生，行政関係機関職員，教育関係機関職員，その他（企業）
- 講習料
- 2,448円
- プログラム
-
回 日程 曜日 テーマ 1 11月1日 (火) データサイエンスとは？ 2 11月1日 (火) ビッグデータとデータサイエンス 3 11月1日 (火) データを通じて見る世界 4 11月1日 (火) データサイエンスで変わる世の中 5 11月1日 (火) 人口知能 6 11月1日 (火) まとめ① 7 11月1日 (火) 日本のデータサイエンス教育 8 11月1日 (火) データサイエンス小話① 9 11月1日 (火) データサイエンス小話② 10 11月1日 (火) データ分析の手法 11 11月1日 (火) データの可視化 12 11月1日 (火) データの要約① 13 11月1日 (火) データの要約② 14 11月1日 (火) データの分布 15 11月1日 (火) データの要約③ 16 11月1日 (火) 平均と分散の応用 17 11月1日 (火) まとめ② 18 11月1日 (火) 標準化と偏差値 19 11月1日 (火) 2変数データの要約 20 11月1日 (火) 回帰直線 21 11月1日 (火) まとめ③ 22 11月1日 (火) 世論調査とその見方 23 11月1日 (火) まとめ④ 24 11月1日 (火) 時系列データと折れ線グラフ 25 11月1日 (火) データサイエンス小話③ 26 11月1日 (火) 決定木 27 11月1日 (火) 人口知能の主観 28 11月1日 (火) 個人情報保護法 29 11月1日 (火) GDPR 30 11月1日 (火) まとめ⑤ 31 11月1日 (火) AIの説明可能性 32 11月1日 (火) アファーマティブアクション 33 11月1日 (火) まとめ⑥ 34 11月1日 (火) データサイエンス小話④ 35 11月1日 (火) AI社会をどのように生きるか 36 11月1日 (火) モンスターラボ 鮄川社長へのインタビュー① 37 11月1日 (火) モンスターラボ 鮄川社長へのインタビュー② 38 11月1日 (火) モンスターラボ 鮄川社長へのインタビュー③ 39 11月1日 (火) 島根大学総合理工学部知能情報システム学科 坂野教授へのインタビュー① 40 11月1日 (火) 島根大学総合理工学部知能情報システム学科 坂野教授へのインタビュー② 確認テスト：Moodleにて理解度テスト 〇1回約10分×40回