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線形代数の基礎事項に関して講義する. 線形代数はベクトルと行列に関する理論であり, データサイエンス, 経済学, 工学など幅広い分野で基礎となる数学である. 実際, その強力な手法と幅広い 応用ゆえ, 線形代数は微分積分と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い. 本講義では, 線形代数の基本的な考え方を代数と幾何の両面から解説する.
線形代数の基礎事項に関して講義する. 線形代数はベクトルと行列に関する理論であり, データサイエンス, 経済学, 工学など幅広い分野で基礎となる数学である. 実際, その強力な手法と幅広い 応用ゆえ, 線形代数は微分積分と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い. 本講義では, 線形代数の基本的な考え方を代数と幾何の両面から解説する.
線形代数の基礎事項に関して講義する. 線形代数はベクトルと行列に関する理論であり, データサイエンス, 経済学, 工学など幅広い分野で基礎となる数学である. 実際, その強力な手法と幅広い 応用ゆえ, 線形代数は微分積分と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い. 本講義では, 線形代数の基本的な考え方を代数と幾何の両面から解説する.
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
この授業では，データサイエンスの入門科目として，実際のデータの分析をしながら統計学の基礎とその応用を学んでいきます． データの収集や整理，統計分析，プレゼンテーションに至るまでの入門的技法を実践的・体験的に習得します．
具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布などの確率統計の基礎，それらに基づく推定や検定などの統計的推測，そして分散分析や回帰分析のような統計モデルの手法までを扱います．このクラスは統計手法の体験的理解を目指します。その代わり、分析を体験する宿題は重いことに注意してください。この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
この授業では，データサイエンスの入門科目として，実際のデータの分析をしながら統計学の基礎とその応用を学んでいきます． データの収集や整理，統計分析，プレゼンテーションに至るまでの入門的技法を実践的・体験的に習得します．
具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布などの確率統計の基礎，それらに基づく推定や検定などの統計的推測，そして分散分析や回帰分析のような統計モデルの手法までを扱います．
このクラスは統計手法の体験的理解を目指します。その代わり、分析を体験する宿題は重いことに注意してください。
この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
この授業では，データサイエンスの入門科目として，統計学の基礎とその初等的応用を学びます． データの収集や整理，統計分析，プレゼンテーションに至るまでの入門的技法を習得します．
具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布，推定や検定などの推測統計，そして分散分析や回帰分析のような統計分析を扱います．
この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
この授業では，データサイエンスの入門科目として，実際のデータの分析をしながら統計学の基礎とその応用を学んでいきます． データの収集や整理，統計分析，プレゼンテーションに至るまでの入門的技法を実践的・体験的に習得します．
具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布などの確率統計の基礎，それらに基づく推定や検定などの統計的推測，そして分散分析や回帰分析のような統計モデルの手法までを扱います．
このクラスは統計手法の体験的理解を目指します。その代わり、分析を体験する宿題は重いことに注意してください。
この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
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具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布などの確率統計の基礎，それらに基づく推定や検定などの統計的推測，そして分散分析や回帰分析のような統計モデルの手法までを扱います．
このクラスは統計手法の体験的理解を目指します。その代わり、分析を体験する宿題は重いことに注意してください。
この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
この授業では，データサイエンスの入門科目として，実際のデータの分析をしながら統計学の基礎とその応用を学んでいきます． データの収集や整理，統計分析，プレゼンテーションに至るまでの入門的技法を実践的・体験的に習得します．
具体的には，データの平均，分散，相関といった記述統計，母集団と標本，確率分布と標本分布などの確率統計の基礎，それらに基づく推定や検定などの統計的推測，そして分散分析や回帰分析のような統計モデルの手法までを扱います．
このクラスは統計手法の体験的理解を目指します。その代わり、分析を体験する宿題は重いことに注意してください。
この授業は同じ科目名でも担当者によって、進め方や内容が異なることがあります。内容をよく吟味して選択してください。
微分・積分の基礎事項に関して講義する．微分は対象の変化を，積分は対象の累積を解析する理論であり，データサイエンス，経済学，理工学など幅広い分野で基礎となる．実際，その強力な手法と幅広い応用ゆえ，微分・積分は線形代数と合わせて大学数学の2本柱と位置付けられることが多い．本講義では，一変数関数の微分・積分から一変数関数の多項式近似，多変数関数の微分・積分までを学習する．
We will learn about the properties of vectors and matrices as these are basic concepts. We will also learn how to solve simultaneous equations using matrices. After that, we will learn about the uses of linear algebra used in our lives, including applications to technology such as computer search, computer graphics, error correction and quantum computing. Linear algebra is among the most fundamental and useful fields of mathematics, and the material here will benefit learners in many other classes at SFC.
行列とベクトルを学習します。連立一次方程式の解法、行列式、逆行列など行列やベクトルに関するいろいろな計算を習得すると共に、線形空間とその間の線形写像という抽象的な概念を理解します。行列は一次変換とみなされ、その固有値と固有ベクトル、行列の対角化はその一次変換を特徴付けます。これらは統計学を含む多くの分野に現われます。
We study matrices and vectors, in particular, how to solve the simultaneous equation, how to calculate the determinant and the inverse matrices. Moreover,
by abstracting these concepts, we study linear spaces and linear mapping.
Then a matrix can be regarded as a linear mapping. Especially, eigenvalues and eigenvectors of the matrix, and the matrix diagonalization characterize the mapping. We often encounter these concepts in other mathematical fields including statistics.
行列とベクトルを学習します。連立一次方程式の解法、行列式、逆行列など行列やベクトルに関するいろいろな計算を習得すると共に、線形空間とその間の線形写像という抽象的な概念を理解します。行列は一次変換とみなされ、その固有値と固有ベクトル、行列の対角化はその一次変換を特徴付けます。これらは統計学を含む多くの分野に現われます。