グローバル消費インテリジェンス

※講義内容等に変更が生じる可能性があります。 ※第8回（11/25）、第15回（1/20）は授業日程外での実施のため、単位認定における成績判定の対象外となりますが、講座としての修了判定の対象となります。詳細は授業開始後の講座内での案内（受講の手引き）をご参照ください。 第1回（10/7）導入（データサイエンス・本講義の概要） 第2回（10/14）Python基礎（プログラミング文法／演算・条件分岐・関数） 第3回（10/21）Pythonによる科学計算（Numpy） 第4回（10/28）Pythonによるデータ加工処理の基礎（Pandas） 第5回（11/4）Pythonによるデータ可視化の基礎（Matplotlib） 第6回（11/11）教師あり学習（教師データに基づく予測モデル構築／回帰と分類） 第7回（11/18）特徴量エンジニアリング（説明変数の変換・生成による精度向上） 第8回（11/25）ゲスト講師（成績判定対象外） 第9回（12/2）教師なし学習/時系列（潜在パターンの学習／クラスタリング・主成分分析など） 第10回（12/9）モデルの検証方法とチューニング方法（ハイパーパラメータチューニング／モデル評価指標の設定） 第11回（12/16）AIのビジネス活用提案 ~ 最終課題導入 ~（仮説検証による事業提案プロセス） 第12回（12/23）マーケティング基礎、応用の一部（マーケティングにおけるデータ戦略・分析の実践） 第13回（1/6）SQL（データベース構築の目的理解・実装） 第14回（1/13）ゲスト講師 第15回（1/20）ゲスト講師（成績判定対象外）

・受講申し込み後に展開される事前学習教材に取り組むんでください。また、各講義回の講義資料は1週間前に配られるので、予習して講義に臨んでください。 ・本講座は全国学生・社会人向けにも同時開催しています。詳細は次のWebページを参照ください。https://gci2.t.u-tokyo.ac.jp/***** （履修について　https://gci2.t.u-tokyo.ac.jp/*****） ・本講座の履修にはUTASでの登録に加え、Omnicampusという研究室が用意するシステムでの履修生専用申し込みフォームからの登録が必要です。最初にID登録を行い、ログインの上、受講の申し込みをしてください。 1. Omnicampusの ID登録ページからID登 *****/edu.omnicamp.us/***** 2. 履修希望者専用申込フォームから受講申込 Omnicampusにログイン後、以下の専用フォームより本講座の受講を申し込みます。 https://edu.omnicamp.us/***** ID登 *****水）23:59 受講申込締切： 10月23日（木）23:59 受講案内の通知：8月6日（水）以降、随時メールで連絡します　 ※初回講義は10月7日（火）で事前学習があるため、初回以前のなるべく早めに受講申込を行うことをお勧めします。受講案内の通知にて事前学習などを案内します。 ※正規講座として単位認定されるのは本講座のAセメスター実施のみです。（Sセメスター実施の本講座では履修登録できません）

・出席（11/25、1/20を除く）・宿題・コンペ・最終課題の提出状況や成績 ・本講座は単位認定講座としての成績判定基準と、講座全体としての修了判定基準が異なります。 ・詳細は、授業開始後の講座内での案内（受講の手引き）をご参照ください。

基礎を固める（工学部共通）

応用先_分野と項目：マーケティングにおけるデータ戦略・分析