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1回（10/6）導入（データサイエンス・本講義の概要） 　※講義時間は18:45-20:45です。（通常回より15分延長） 第2回（10/13）Python基礎（プログラミング文法／演算・条件分岐・関数） 　※講義時間は18:45-20:45です。（通常回より15分延長） 第3回（10/20）Pythonによる科学計算（Numpy） 第4回（10/27）Pythonによるデータ加工処理の基礎（Pandas） 第5回（11/10）Pythonによるデータ可視化の基礎（Matplotlib） 第6回（11/17）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（11/24）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（12/8）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9回（12/15）ゲスト講師 第10回（12/22）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11回（1/5）教師なし学習（潜在パターンの学習／クラスタリング・主成分分析など） 第12回（1/12）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（1/19）ゲスト講師 2026/8/7追記 【重要】講義日程の一部変更について 　誠に勝手ながら、講義日程を以下の通り変更させていただくこととなりました。 　なお、上記スケジュールは変更後の内容となっております。 　＜変更前＞11月 3日（火・祝）開催 　＜変更後＞11月24日（火）開催（※11月3日は休講となります）

オンライン講義

・出席・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。

・受講申込後に展開される事前学習教材に取り組んでください。 　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/***** 　東大履修生向け詳細案内は次のWebページを参照ください。　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内の履修生専用申込フォームからの登録が別途必要です。 　最初にID登録を行い、ログインの上、受講の申込をしてください。 　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 *****木）23:59 　受講申込締切： 10月25日（日）23:59 　受講案内の通知：8月5日（水）以降、随時メールで連絡します ※初回講義は10/6(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し込みを行うことをおすすめします。受講案内の通知にて事前学習などをご案内します。 ※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。 ※Zoom、Youtube、Googleサービス（Google drive、Google form、Google Colabratory等）、Webブラウザ、Slackを利用できるPCを用意してください。

＜応用先・項目＞ マーケティングにおけるデータ戦略・分析