データ化学基礎
データ化学基礎
データ科学の基礎を学ぶレギュラークラス(2単位)です。データ科学におけるいくつかの基本的なアルゴリズム、教師あり機械学習と教師なし機械学習の両方を含みます。また、RapidMinerを用いたアプリケーションを用いて、データサイエンスプロセスに必要なすべてのステップを紹介します。
✔ 基本的なデータ探索 ✔ 時系列予測 ✔ アソシエーション分析
✔ kNNと決定木 ✔ 異常検知 ✔ クラスタリング
✔ SVM と ANN ✔ レコメンデーションエンジン ✔ テキストマイニング
レッスン 1: データサイエンスの紹介
レッスン 2: データブレンド
レッスン 3: データの探索
レッスン 4: 分類 I
レッスン 5: 分類 II
レッスン 6: 回帰
レッスン 7: アソシエーション分析
レッスン 8: クラスタリング
レッスン 9: テキストマイニング
レッスン 10: ディープラーニング
レッスン 11: 推進ンエンジン
レッスン 12: 時系列予測
レッスン 13: 異常の検出
レッスン 14: 特徴の選択
レッスン 15: 評価指標
特任助教授
Samy Baladram