データサイエンス概論Ⅰ ＆ Ⅱ（全15単元）の目的と全体像．

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九州大学大学院システム情報科学研究院
データサイエンス概論I＆II
まえがき
システム情報科学研究院情報知能工学部門
内田誠一
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2021年8月版

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九州大学
「データサイエンス概論Ⅰ＆Ⅱ」の目的
 全分野の学生さんに，データ解析の基本的な考え方をわかってもら
うための講座
 「卒論・修論・D論で急に先生に『データ解析しとけよ』と言われた」
 「ベクトル？内積？ なにそれおいしいもの？」
 「主成分分析，意味わかんない(でも使ってる)」
 数学的に厳密な議論よりも，直観で分かってもらうことを最優先！
 「データ解析って，そんなに恐ろしくない」
→「各解析手法も，その目的・意味はそんなに難しくないかも」
→「ならば，自分のデータのためには，どんなデータ解析をやるべきだろうか？」
 余談とか参考とか書いているスライドは，飛ばして構いません
 いくつかの単元には，「付録」がついてます
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2021年8月版

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データサイエンス概論の内容
 データとデータ分析
 データのベクトル表現と集合
 平均・分散・相関
 データ間の距離と類似度
 クラスタリングと異常検出
 線形代数に基づくデータ解析の基礎
 主成分分析
 予測と回帰分析
 可視化
 確率と確率分布
 信頼区間と統計的検定
 非構造化データ解析
 パターン認識と分類
 データ収集とバイアス
 人工知能入門
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター／ 2021年8月版