スマートフォンの普及によっていまやわたしたちの日常となっている、インターネットでの情報検索、ネット通販やスマホ決済、SNSの投稿…。
それらの行動の履歴はデータとして蓄積され、「ビッグデータ」と呼ばれます。

この「ビッグデータ」を読み解き活用することは、今後のビジネスにおいて必要不可欠になっていくでしょう。そのような流れの中で、データ分析の専門家である「データサイエンティスト」は非常に重要な存在ですが、まだまだ人材が不足しているのが現状です。

この授業では、データサイエンティストにとって必要とされる知識やスキルのうち、
・統計解析
・各種データマイニング手法
・機械学習
などの理論を学習します。

また、統計解析のできる高機能なフリーソフト「R」を用いた、実践的なデータ分析のスキルを身に付けることができます。

ビジネスの意志決定や課題解決にデータを活用する。そのためには膨大なデータを分析し、その中から有用な情報を探し出す必要があります。
そこで役立つのが、統計解析やデータマイニングといった知識です。

データマイニングとは何か、どのようなプロセスで行うのか、そして統計解析およびデータマイニングの手法にはそれぞれどんなものがあるのかを正しく理解することを目的として学習をすすめていきます。
データ分析の基礎となる、
・基本統計量
・二変量統計
・統計的推定と仮説検定
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
などの知識を身に付けることができます。

具体的には、専門基礎科目で学んだ統計の知識をおさらいしつつ、各項目を学習しながら「R」という統計フリーソフトの基本的な使い方をマスターします。

授業後半では、
・クラスター分析
・アソシエーション分析
・機械学習
・テキストマイニング
といった、統計解析およびデータマイニングの各手法を基礎から学びながら、「R」を用いてより実践的なデータ分析のスキルを習得します。
１回の授業ごとに、各手法の概要説明と「R」でどのように応用するかの解説がセットになっているので、データ分析に特化した「R」の実践スキルがしっかり習得できます。