7月15日(土)　【1日目】

13:00-15:00 （120分）	1限目：データサイエンスの基礎数学 データサイエンスとは？（概論） データサイエンスと機械学習 データの分布・確率分布 正規分布とt分布による標本推定 回帰分析 重回帰分析 ポアソン回帰
15:15-17:15 （120分）	2限目：データサイエンスの基礎＜数学・統計＞ クラスタリング分析（階層化、非階層化、モデルベース） 行列とベクトル 主成分分析 因子分析
17:15-17:30	質疑応答
17:30-19:00	懇親会

7月22日(土)　【2日目】

13:00-15:00 （120分）	3限目：機械学習 機械学習の基礎 ロジスティクス回帰 アソシエーション分析 カーネル法とサポートベクターマシン 過学習とL1,L2正則化 アンサンブル学習
15:15-17:15 （120分）	4限目：機械学習２ ベイズ統計 階層ベイズとMCMC ニューラルネットワーク ディープラーニングの数理 ディープラーニングの演習（Python）
17:15-17:30	質疑応答

★受講に際しての留意事項

• Rをステップ・バイ・ステップで学習しますので、Rが初めての方にもおすすめです
• 高校卒業程度の数学の知識（行列、線型代数、ベクトル など）があることが望ましい
• 原則Windows環境での授業となります