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総務省、きょうから「社会人のためのデータサイエンス入門」を無料開講 | Ledge.ai
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大学生のためのデータサイエンス（Ⅱ）
講座内容 前回の「大学生のためのデータサイエンス(Ⅰ)」では、データサイエンス全般についての概観を与えることを目的にして、現代社会におけるデータサイエンス、データ分析の基礎、コンピュータを用いたデータ分析、データサイエンスの応用事例について4週間で説明しました。 今回の(Ⅱ)では、技術的により進んだ内容として、機械学習の諸手法とその応用について説明します。まず、機械学習とは何かという説明から始め、その後に機械学習の応用事例を紹介します。応用事例を先に見ることによって、機械学習の有用性が理解でき、機械学習の手法をより積極的に学ぶことができると期待されます。次に分類問題と回帰問題の具体的な手法を説明し、同時に特徴量の設計・選択など、実践的なテクニックについても紹介します。最後に、近年、発展の著しいニューラルネットワークについて説明します。 本講座は、機械学習の分野の中でも教師あり学習を中心に進
悩める高校生よ、「心理学部」を選ぶのはまだ早い｜べとりん
教育学とか社会学とか経済学とか精神医学とか看護学とかビジネススキルとかの問題を心理学部で学べると期待してる学生に遭遇しすぎるので「心理学に興味がある高校生に向けた心理学部に進まないための心理学教室」をやりたいんですが だれか一緒にやりませんかね — べとりん (@piyoketa) March 26, 2019 あなたが"心理学に興味があると言っている高校生"に出会ってアドバイスを求められたら、とりあえず「心理学部には行くな」と言っておくとよい。 現在、大学の心理学部で行われている「心理学」とは、概ね、統計を用いて、できるだけ自然科学的に妥当な手法で人の心を明らかにしようとする学問であり、基本的には認知心理学や行動心理学などである(※1)。 あと、心理学は統計学わからんやつは来るなというのもアピールしておきたい（笑） あと、臨床心理（カウンセリング）や性格心理学は、心理学の極々一部で、基本
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