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[[渡邉 るりこ]] (2020年度後期集中) 「データサイエンス・AI演習A」同様、今年度から開講された科目。 課題40％＋総合演習60％で評価。 授業は2日間行われた。1日目の授業では、データサイエンス・AIの基礎知識・応用事例，Pythonの使い方について学ぶ。2日目の授業では、データ解析の方法，回帰分析，テキストマイニングについて学ぶ。Pythonの実行環境「Google Colaboratory」を前もって準備しておこう。 課題は、全部で2回ある。データサイエンスの応用例を考えるものと、コンピュータと数あてゲームをするプログラムを作るものがあった。 総合演習は、授業で扱ったデータセットを解析するものである。データを学習用データと検証用データに分類したうえで、線形単回帰モデルを作る。 課題も総合演習も、講義資料を確認しながら、時間をかけて取り組もう。 （別人による追記） Google ColaboratoryかJupyter Notebookの準備をしておくと楽。 この分野は最注目の分野なので就活ガクチカに活用できる（実際に絶大な効果があった。ITに限らず、特に外資金融や外資コンサルなど。） そのためには「ゼロから作るDeep Learning」（オライリー）全8章を完成させてください。 本の数式はやや難しいですが、まずはパソコンを動かせることが大事!幸運にもネット上に第1章から第8章までの解説記事と解説入りのコードが至るところに落ちてます。数か月でできます。 僕はもう卒業なのでこの授業からヒントを受けた学生として、 後輩に向けて就活時に超インパクトがあることを話すための方法を書かせていただきました。 お世話になった経済学部生へのお礼として。 頑張ってください。応援しています。
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