社会人教育

• 全11回　受講料70,000円
• 第１回～第９回は実務家教員や九州大学教員による講義・演習をオンデマンドで受講
• 第１０回、第１１回は実務家教員による講義・演習をオンラインで受講
• 実践編 実務家教員による講義・演習（全5回）でビジネス実務で役立つデータ解析について実践的に学べる
• 理論編 九州大学教員による講義・演習（全6回）でデータ解析手法の原理と適用限界について理論的に深く学べる
• e-ラーニングシステムを用いた発展的学習が自宅で可能
  • 動画コンテンツや講義資料を配信
  • 質問には講師が随時対応します
• 演習・プロジェクト課題をクリアされた方には修了証を発行

実践編担当
	和田 陽一郎 / 博士（工学）  (株)データフォーシーズ 執行役員  (株)Ｄ４ｃアカデミー 取締役社長  九州大学 特任准教授    現役のデータサイエンティスト，  民間データサイエンス校 学長

理論編担当
	瀧本 英二 / 博士（工学）  九州大学大学院システム情報科学研究院 教授    計算論的学習理論，オンライン意思決定，  計算量理論などのテーマを中心に研究

• 池田 大輔（システム情報科学研究院情報学部門・准教授）
• 高野 茂（九州大学システムLSI研究センター・准教授／公益財団法人 九州先端科学技術研究所）

データサイエンスの数理・基礎から実践まで体系的に深く学びたい⽅．データサイエンスの初学者も歓迎します．
尚，下記を受講の条件とさせていただきます．

• ベクトルの内積や⾏列などの，⼤学理系学部1年生程度の基本的な数学の知識を有すること
  • 【参考図書】
     データサイエンスのための数学 (データサイエンス入門シリーズ)
     椎名洋 (著)，姫野哲人 (著)，保科架風 (著)，清水昌平 (編集)， 講談社
• ⼀定のプログラミング能力を有すること
  • 特定のプログラミング言語の経験ではなく，プログラミングに関する初歩的なレベルの基礎知識を想定しています.
• Google Colaboratoryを使⽤するため，主要ブラウザ(Chrome，Firefox，Safari)の最新版がインストールされたPCを持参できること.PCは，Windows，Mac，Linux，いずれでも構いません．

• 第1回～第9回・・・オンデマンド授業

　＊＊＊本講座のオンデマンド授業について＊＊＊
　2022年度に対面にて開講した際の授業動画を視聴してのご受講となります。
　講義資料・講義用データ等はe-ラーニングシステムを通じて配布いたします。

• 第10回（2024/2/17），第11回(2023/3/2)・・・オンライン授業(Zoom配信)

【日程】 令和5年10月〜令和5年3月
第1回～第9回授業は、第10回のオンライン授業日(2024/2/17)までのご受講を推奨いたします.
第10回：2024/2/17
第11回：2023/3/2

【時間】（オンライン授業）
(1限) 11:00〜12:30 (2限) 13:30〜15:00 (3限) 15:20〜16:50 ※進捗状況により調整する場合があります．

九州大学ADS育成室の担当教員が講師となり，
 ・ビジネス実務における実践的なデータサイエンスの知識と技術
 ・それらを支える機械学習やデータマイニングなどの要素技術
 ・それらを支える線形代数や確率統計などの数理
について，講義・演習を行います．

申込フォームよりご応募ください

• 2019年度(PDF 0.2MB)
• 2020年度(PDF 0.2MB)
• 2021年度(PDF 0.2MB)
• 2022年度(PDF 0.2MB)