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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.
This class will teach the fundamentals of working with and interpreting data. It assumes no knowledge of statistics. We will focus on concepts, procedures, and best practices, with an eye toward real-world use of these methods in your research and/or career. This section is especially recommended for students who THINK they are bad at math.
Specific topics we will cover are: Types of data, data gathering, data description/summary, analyses of relationships, probability, hypothesis testing, and analyses of differences.
By the end of the course, students will gain basic understanding of statistics as well as methods to analyze data using statistical software.
This class is an introduction to calculus. Differential and integral calculus is a theory for analyzing changes and accumulations of targets, respectively, and has many applications in data science, economics, science and engineering, etc. In fact, calculus and linear algebra are considered as the most important mathematics at universities. In this class, we will learn not only calculus of one variable functions but also polynomial approximation of one variable functions and calculus of multivariate functions.
This course will cover fundamentals of calculus, which is essentially important for various research fields. Beginning with some preliminaries, we will study derivatives and integrals. For either topic, we will start from single function, and then it will be extended to multiple functions. A number of practices are prepared for deeper understanding and practical usage of derivatives and integrals.
This class will teach the fundamentals of working with and interpreting data. It assumes no knowledge of statistics. We will focus on concepts, procedures, and best practices, with an eye toward real-world use of these methods in your research and/or career. This section is especially recommended for students who THINK they are bad at math.
Specific topics we will cover are: Types of data, data gathering, data description/summary, analyses of relationships, probability, hypothesis testing, and analyses of differences.
By the end of the course, students will gain basic understanding of statistics as well as methods to analyze data using statistical software.
This class is an introduction to calculus. Differential and integral calculus is a theory for analyzing changes and accumulations of targets, respectively, and has many applications in data science, economics, science and engineering, etc. In fact, calculus and linear algebra are considered as the most important mathematics at universities. In this class, we will learn not only calculus of one variable functions but also polynomial approximation of one variable functions and calculus of multivariate functions.
This course will cover fundamentals of calculus, which is essentially important for various research fields. Beginning with some preliminaries, we will study derivatives and integrals. For either topic, we will start from single function, and then it will be extended to multiple functions. A number of practices are prepared for deeper understanding and practical usage of derivatives and integrals.
By the end of the course, students will gain basic understanding of statistics as well as methods to analyze data using statistical software.
This class is an introduction to calculus. Differential and integral calculus is a theory for analyzing changes and accumulations of targets, respectively, and has many applications in data science, economics, science and engineering, etc. In fact, calculus and linear algebra are considered as the most important mathematics at universities. In this class, we will learn not only calculus of one variable functions but also polynomial approximation of one variable functions and calculus of multivariate functions.
This course will cover fundamentals of calculus, which is essentially important for various research fields. Beginning with some preliminaries, we will study derivatives and integrals. For either topic, we will start from single function, and then it will be extended to multiple functions. A number of practices are prepared for deeper understanding and practical usage of derivatives and integrals.
This class will teach the fundamentals of working with and interpreting data. It assumes no knowledge of statistics. We will focus on concepts, procedures, and best practices, with an eye toward real-world use of these methods in your research and/or career. This section is especially recommended for students who THINK they are bad at math.
Specific topics we will cover are: Types of data, data gathering, data description/summary, analyses of relationships, probability, hypothesis testing, and analyses of differences.
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.
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。
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。
前半で集合論理や命題論理など論理的な思考の基礎を学ぶ。後半では確率論を学ぶ。高校で習った順列や組み合わせを復習し、確率の基礎から高校の教科書にはないベイズの定理まで学習する。高校の数学とは趣が異なるので、公式を覚えたり、計算が不得意でも問題ない。数学が得意な学生、不得意な学生も楽しく勉強できる。
前半で集合論理や命題論理など論理的な思考の基礎を学ぶ。後半では確率論を学ぶ。高校で習った順列や組み合わせを復習し、確率の基礎から高校の教科書にはないベイズの定理まで学習する。高校の数学とは趣が異なるので、公式を覚えたり、計算が不得意でも問題ない。数学が得意な学生、不得意な学生も楽しく勉強できる。
確率の基礎事項に関して講義する. 確率は, 不確実な現象を定量化する理論であり, 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. この講義では, 同時確率, 条件付き確率, ベイズの定理といった基礎的な事項を学んだ後, 確率変数, 期待値, 分散といった確率分布の定量的な扱いに関して学習する. 主に離散分布を扱うが, 連続分布に関しても簡単に触れる.
確率の基礎事項に関して講義する. 確率は, 不確実な現象を定量化する理論であり, 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. この講義では, 同時確率, 条件付き確率, ベイズの定理といった基礎的な事項を学んだ後, 確率変数, 期待値, 分散といった確率分布の定量的な扱いに関して学習する. 主に離散分布を扱うが, 連続分布に関しても簡単に触れる.
前半で集合論理や命題論理など論理的な思考の基礎を学ぶ。後半では確率論を学ぶ。高校で習った順列や組み合わせを復習し、確率の基礎から高校の教科書にはないベイズの定理まで学習する。高校の数学とは趣が異なるので、公式を覚えたり、計算が不得意でも問題ない。数学が得意な学生、不得意な学生も楽しく勉強できる。
前半で集合論理や命題論理など論理的な思考の基礎を学ぶ。後半では確率論を学ぶ。高校で習った順列や組み合わせを復習し、確率の基礎から高校の教科書にはないベイズの定理まで学習する。高校の数学とは趣が異なるので、公式を覚えたり、計算が不得意でも問題ない。数学が得意な学生、不得意な学生も楽しく勉強できる。
確率の基礎事項に関して講義する. 確率は, 不確実な現象を定量化する理論であり, 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. この講義では, 同時確率, 条件付き確率, ベイズの定理といった基礎的な事項を学んだ後, 確率変数, 期待値, 分散といった確率分布の定量的な扱いに関して学習する. 主に離散分布を扱うが, 連続分布に関しても簡単に触れる.