大学の教養数学をマスターしよう！【データサイエンティストや機械学習エンジニアのための大学数学】

🎓 大学の教養数学をマスターしよう！【データサイエンスや機械学習エンジニアのための大学数学】

はじめに：數学の重要性

🔍 数学がAIとデータサイエンスに不可欠となっている年に。

今日のAIやデータサイエンス技術は、プログラミングスキルやビジネス知識以外に、強力な数学的基礎を必要としています。このコースでは、高校数学を超えた大学数学の概念を深く理解することで、あなたのキャリアを一歩前に進めるチャンスを提供します。

コース内容：詳細と構成

基礎から応用まで、全てが含まれる！

1. 極限と微分

• 関数の挙動の理解を深める。
• 微分の概念と計算方法を学ぶ。

2. 積分

• 関数の面積を求める方法を身につける。
• 定積分と不定積分の違いを明確にする。

3. 偏微分

• 多変数関数の微分の理解と応用。
• 勾配、極値、最小点の概念を学ぶ。

4. 重積分

• 複合関数の面積を求める方法を学ぶ。
• 積分と連続性の関係を理解する。

5. 微分方程式

• 一次元数的方程式の剣の解法を学ぶ。
• 線形代数と結びつける。

6. 確率統計

• 概率論と統計学の基本概念を学ぶ。
• データ分析における推定、検定の方法を理解する。

7. 行列と線形代数

• 行列の基本演算、特性を学ぶ。
• 線形変換の理解を深める。

8. 行列式

• 行列式の計算方法とその応用を学ぶ。
• 多変数関数の微分の一手の工具として利用する。

9. 連立1次方程式

• 線形方程式集合の解法を学ぶ。
• 行列との間の関係性を明確にする。

10. 線形空間と線形写像

• ベクトル空間、線形写像の概念を理解する。
• 線形代数の応用分野への適用を学ぶ。

11. 固有値と行列の対角化

• 行列の特異值の計算とその意味を学ぶ。
• 行列の対角化と線形方程式集合の解法に役立てる。

学習目標：大学数学への理解と応用

このコースを一通り学習すれば、大学の教養数学はおおよろしく理解できるようになるでしょう。また、データサイエンツや機械学習エンジニアを目指す人々にとっても、これらの概念を駆使して問題解決に役立てる知識が身につけることができるでしょう。

インストラクター紹介：石野博之

このコースは、数学の深い理解を持ち、教育力にも富んだ石野博之先生が担当しております。先生は、数学的概念を現代の技術に応用する方法で詳しく、あなたの学習をサポートいたします。

どのようにすれば、このコースはあなたにとって有益か？

• 実践的な理解：数学の概念がどのように現代の技術に応用されるのかを実例を交えて理解します。
• 問題解決能力の向上：数学的問題解決スキルを高め、データに基づいた意思決定に貢献します。
• キャリアの向ける：データサイエンスや機械学習の分野で活躍するための専門的な知識を身につけることができます。
• 数学の魅力を再発見：数学は単に計算や公式の集合ではなく、現実世界のパターンを理解し、予測し、それを改善するためのツールです。

この機会にぜひ参加してみてください。数学の新たな旅が待ち受け中です！