スキル養成講座

第8回スキル養成講座「データ分析のための線形代数 #2:主成分分析と標本分散共分散行列」のお知らせ

平素はコンソーシアムの活動にご協力いただきありがとうございます。
下記の通り「データビジネス創造コンソーシアム第8回スキル養成講座」を開催いたしますので、ご案内いたします。

スキル養成講座は「データサイエンティストに大切である具体的な分析スキルなどを身につけるため」の基礎的な講座となります。
10月から3回にわたり、「データ分析のための線形代数」の講義をしていただいております。
2回目の今回は「主成分分析と標本分散共分散行列」についてです。
ご興味のある方はぜひご参加ください。
2回目からでも参加できます!

※※※2022年11月17日(木)までに※※※
下記の申込フォームよりお申込みをお願いたします。
お申込みをいただきましたら、事務局より勉強会URLのご案内を改めて送らせて いただきます。

<第8回スキル養成講座 申込フォーム>
https://forms.gle/xRmzgs1HpjZc2Ptu8

概要
日時:2022年11月18日(金)18:00~19:30 ※オンラインにて開催
参加対象者:高校生・大学生・大学院生(学校不問)
※社会人の方は対象外になります。

講義タイトル:「 データ分析のための線形代数:#2:主成分分析と標本分散共分散行列」

講義内容:
1回目の内容を復習した上で, 標本分散共分散行列について解説します.
1回目の内容を噛み砕いて, 3回目につながる解説を行います.

※この講座を受講するとデータサイエンティスト協会作成の『データサイエンティストのためのスキルチェックリスト』の以下の項目を学ぶことができます。
<スキルチェックリスト最新版>
https://www.datascientist.or.jp/common/docs/skillcheck_ver4.00_simple.xlsx
・データサイエンス力
19-19, 20-20, 136-1

講師:社本陽太氏 早稲田高等研究所 講師

講師略歴:
2013 京都大学 理学部 卒業
2015 京都大学 理学 修士号取得 (数学・数理解析専攻, 数理解析研究所)
2018 京都大学 理学 博士号取得 (数学・数理解析専攻, 数理解析研究所)
2018~2021 東京大学 Kavli IPMU 特任研究員
2021~現在 早稲田高等研究所 講師

「#1: 行列と主成分分析」の講義を受けていない方でこの講義に参加される方は、事前にこの講義資料と動画を見ていただくとより理解が深まります。
<「#1: 行列と主成分分析」講義資料と動画>
https://dmc-lab.sfc.keio.ac.jp/v3/?p=1368

この後は、
12月16日(金)#3 固有値問題と主成分分析
を予定しております。

皆様のご参加お待ちしております。
よろしくお願いいたします。