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【オンデマンド講座】
基礎DS演習

Up Date :2022.11.09

Tags :
データサイエンス

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費用
55,000円(税込)
視聴期間
90日
ログインして購入

【 本講座について 】

 基礎DS 講義と基礎DS 演習を交互に行う事により、より効果的な学習が期待できます。
本演習では以下のような内容の習得を目指します。
・複数の手法や設定から、予測したい課題に適した手法や設定を選択できるようになる
・Python を用いてデータを効果的に分析できるようになる
・膨大なデータを複数のグループに分割、整理し、考察を行うことができるようになる

【 受講要件 】

講義内容の理解のため大学学部1年目レベルの微分積分、線形代数、確率統計の知識があることを前提としております。

※本講座は、基礎DS講義と連動していますので、基礎DS講義と並行受講をお勧めします。

<受講にあたっての注意事項>
 1) 演習は Google Colaboratoryを使いますので、Google アカウントが必要となります。Googleアカウントの作成をお願いします。
 2) Webブラウザからプログラムを実行します。ブラウザはChrome, Firefox, Safariのいずれかをお使いください。Edgeは不具合があるようです。新たにインストールする場合はChrome がお勧めです。

東京工業大学 情報理工学院 助教
柳澤 渓甫

略歴
日本学術振興会 特別研究員 (DC2)(2017-2019)
日本学術振興会 特別研究員 (PD)(2019-2020)
東京工業大学 情報理工学院 非常勤講師(2019-2020)
東京工業大学 情報理工学院 助教(2020-)
研究分野:構造バイオインフォマティクス, 創薬インフォマティクス
最新の研究:深層学習と共溶媒分子動力学シミュレーションを用いたタンパク質の薬剤結合部位予測

東京工業大学 物質・情報卓越教育院 特任講師
安尾 信明

略歴
2014 年-2016 年 東京工業大学 大学院情報理工学研究科 修士課程
2016 年-2019 年 東京工業大学 情報理工学院 博士課程/ 日本学術振興会 DC1
2019 年12 月 博士(工学)取得
2019 年4 月-2020 年3 月 東京工業大学 科学技術創成研究院 研究員
2020 年4 月 東京工業大学 物質・情報卓越教育院 特任講師
研究分野:分子シミュレーションと機械学習による創薬
最新の研究:分子動力学と機械学習を用いた新規薬剤探索、相互作用の学習によるドッキングの高精度化

視聴プレビュー

講座一覧

  • 第1回 GoogleColaboratory の 準備

  • 第2回 記述統計と推測統計の 演習

  • 第3回 分類とモデル評価の演習

  • 第4回 主成分分析の演習

  • 第5回 クラスタリングの演習

  • 第6回 次元圧縮の演習

  • 第7回 アンサンブル学習の演習

  • 第8回 総合演習