【計算して実感する】 データサイエンスのための数学入門

この説明は、データサイエンスの基礎から数学を使った実装までを学ぶためのコースの概要を提供しています。成功に向けたこのコースには以下のようなポイントが含まれています：

1. 数学入門（初級部分）: 高校時代に学んだ数学を復習し、データサイエンスに必要な数学の基礎を確立します。これには統計学、線形代数、微分カリキュラムなどが含まれます。

2. 数学をデータサイエンスの実践に応用（中級部分）:

   • 確率論、微分計算を使ったモデルの理解と構築
   • 最適化手法（勾配降下法など）の理解とNumpyなどのライブラリを用いた実装
   • 情報理論の概念（エントロピー、Gini不純度など）の理解と応用
   • KLダイバージェンスなどの実装

3. データサイエンス演習（上級部分）: 学んだ知識を実際のデータサイエンスプロジェクトに応用し、MSE（均方根誤差）などの損失関数を使ったモデルの構築と評価を行う強化実践を提供します。

このコースは、特に人事やマネージャークラスの方々で社内で数学の基礎力を身につけたい、またはデジタル人材を育成したいと考えている企業や組織に役立ちます。データサイエンスは単にライブラリを使うことだけでなく、モデルの背後の数学やアルゴリズムの理解が不可欠であり、これができる人材はプロジェクトの成功に大きく貢献します。

参加者は、教科書や実際のデータサイエンスの問題に直面し、数学的な理解を深めつつ、実際のコードを書いて学ぶことで、実践的なスキルを身につけることができます。これにより、データサイエンスの各側面を理解し、ニーズに応じて適切なアプローチやモデルを選択・実装する能力が身に付けられるはずです。