スケジュールと講義内容

第1回 テーマ・統計

仮説とエビデンス:回帰分析、検定、効果量、有意性、信頼区間
「R」のインストール方法の説明

2014年4月9日(水)

第2回 テーマ・統計

演習:「R」実習、サンプルデータの準備、インポート、分析、演習
補足:時系列分析、DEA(Data Envelopment Analysis)

2014年4月23日(水)

第3回 テーマ・機械学習

データマイニングと発見:機械学習、ネットワーク分析、自然言語処理、可視化等

2014年5月7日(水)

第4回 テーマ・機械学習

演習:「R」実習、サンプルデータの準備、機械学習の演習
補足:自然言語処理のデモ、ネットワーク分析のデモ

2014年5月21日(水)

第5回 テーマ・まとめ

ビッグデータの先にあるもの:オープンデータ、メカニズム設計、hackathon
レポート課題:自社データ、オープンデータ、メカニズム設計

2014年6月12日(木)

第6回 テーマ・補習

レポート課題のまとめと総合討論

2014年6月26日(木)

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主催

特別協力

東京工業大学大学院イノベーションマネジメント研究科
東京大学 工学系研究科総合研究機構 イノベーション政策研究センター

講師陣

梶川裕矢氏

東京工業大学大学院 イノベーションマネジメント研究科 准教授
梶川 裕矢

佐々木一氏

東京大学 政策ビジョン研究センター イノベーション政策研究センター 特任研究員
佐々木 一

榊剛史氏

東京大学大学院 工学系研究科 技術経営戦略学専攻 博士課程
榊 剛史