講義科目名		Advanced Mathematical and Data Sciences A
科目ナンバリングコード		DEG-HSI7351
講義題目		Advanced Data Sciences
授業科目区分		大学院科目　Subjects for Graduate School of Design
開講年度		2021
開講学期		秋学期
曜日時限		秋学期 水曜日 ３時限
必修選択		選択　Elective
単位数		1
担当教員		関　元秀
開講学部・学府		芸術工学府
対象学部等		芸術工学府　デザイン人間科学国際コース　Department of Design，Human Science International Course
対象学年		博士1年/博士2年/博士3年　Doctor first grade/second grade/third grade
開講地区		大橋地区
その他 （自由記述欄）		[Mandatory] Register for the corresponding moodle page to participate in the class. https://moodle.s.kyushu-u.ac.jp/course/view.php?id=39788

履修条件		Participants should already have their own research topic.
授業概要		詳細は moodle で告知します。 下記の中から、受講者が自らの研究で利用したいもの、または既に利用しているが困難に直面しているもの、あるいは興味をもったもの数点を取り上げ、具体的問題を解決していく。 ＊数理モデリング ＊統計分析（回帰分析、主成分分析、因子分析、クラスタ分析、共分散構造分析） ＊機械学習  See the corresponding moodle page for details. This lecture provides practical knowledge on several methods that are chosen by participants. Examples of the methods are shown below: * Statistical analyses (regression, principal component analysis, factor analysis, cluster analysis, structure equation modeling)
授業形態 （項目）		■　講義・演習 □　実験 □　グループワーク・ペアワーク □　学内外実習 ■　プレゼンテーション ■　ディスカッション □　PBL/TBL
授業形態 （内容）		Take your ＰＣ with you.
使用する教材等		Online slides, Audio-and-visual contents
全体の教育目標		To acquire basic and practical knowledge on mathematical and data-scientific methods enough to apply them in your own research.
個別の教育目標		To acquire basic and practical knowledge on mathematical and data-scientific methods enough to apply them in your own research.
授業計画		Topics will be chosen based on the demand of participants.
キーワード		mathematical modelling / statistical analyses / machine learning
授業の進め方		Topics will be chosen based on the demand of participants.
テキスト		Unspecified
参考書		Unspecified
学習相談		online laboratory (appointment required)
試験／成績評価の方法等		report or presentation
その他		Nothing
添付ファイル
更新日付		2021-10-20 17:19:10.743