1)「Rの初歩」(第1回授業)
必要なRに関する最小限の知識を習得するために行う。予習をし、例題、練習問題をやっている前提で授業を行う。
RでのプログラムをRに精通する学生、pythonによりプログラミング行う学生は、必ずしも受講の必要はない。
2)座学(第2-6回授業)
導入例題
データサイエンスの背景
商用化・産業化動向
社会的影響
構成技術・概念
統計の代表的手法
機械学習の代表的手法
など
主要トピックごとに、プログラミングを行う。
3)統計・機械学習演習(第(6,)7回授業)
ITC-LMS上に用意されたデータセットに対して、統計・機械学習の代表的手法のRまたはpythonのプログラムを作成し適用してみる。分類や回帰の問題に対して適用できる手法を体験し、違いを認識する。各手法におけるパラメータ(例えば、ニューラルネットの層数)や事前処理(例えば、変数の正規化)の有無の影響を体験する。