データサイエンスは、科学や産業に革命をもたらす分野として台頭しています。特に学部教育は、学生がデータサイエンスに触れる機会を増やし、データサイエンス人材の供給を拡大させるうえで、重要な役割を果たしています。
National Academies of Sciences, Engineering, and Medicine, 2018
教員は、利用可能なコースモジュール、入門チュートリアル、コード例を活用して、MATLAB を使用したデータサイエンスの授業を行います。MATLAB には、解析モデルを開発するためのノートブック環境、ツールボックス、アプリが用意されています。
学生は MATLAB を使用して、統計や機械学習を、信号処理、画像処理、テキスト解析、最適化、制御などのアプリケーション固有の手法と組み合わせることができます。
以下は、コースカリキュラム、教科書、オンラインコース、産業分野での用途とケーススタディ、学部レベルで MATLAB を用いてデータサイエンスの授業を行うためのリソースのリストです。ディープラーニングと機械学習に関するリソースについては、以下を参照してください。
コースカリキュラム
- Nathan Kutz、ワシントン大学: Scalable Integration of Scientific Computing and Data Science in Flipped, Open-Source Classrooms (.pptx, 353.3 MB)
- ワシントン大学: Data Science for Biologists
- ニューヨーク市立大学: Teaching Environmental Data Analysis Fundamentals in MATLAB
- アリゾナ大学: Developing an Introductory Data Analysis Class Using MATLAB
- スタンフォード大学: Signal Processing for Machine Learning
教科書
- 強化学習アルゴリズム入門: 「平均」からはじめる基礎と応用
- イラストで学ぶ 機械学習 最小二乗法による識別モデル学習を中心に
- Computational and Statistical Methods for Analysing Big Data with Applications
- Computational Statistics Handbook with MATLAB
- Data-Driven Science and Engineering: Machine Learning, Dynamical Systems, and Control
- Measurement and Data Analysis for Engineering and Science
- Statistics in MATLAB: A Primer
- Text Mining with MATLAB
オンラインコース
- Coursera の MATLAB 専門講座を使用した実践的データサイエンス (4 つの専門講座)
- Andrew Ng (スタンフォード大学) による Coursera の機械学習
- NPTEL での Balaji Srinivasan 教授と Ganapathy 教授 (インド工科大学マドラス校) による工学および科学の分野における機械学習
産業分野での用途
産業分野のケーススタディ
- Battelle の神経バイパス技術により、麻痺患者の腕と手の運動機能を回復
- BMW、機械学習を使用して車のオーバーステアリングを検出
- ASML、半導体製造用に機械学習を使用したバーチャルメトロロジー技術を開発
MATLAB 関連リソース
- MATLAB 入門 (2 時間の入門チュートリアル)
- ディープラーニング入門 (2 時間の入門チュートリアル)
- MATLAB Online (ブラウザーで MATLAB を使用)
- MATLAB Grader (MATLAB コーディングの課題を自動採点)
- Statistics and Machine Learning Toolbox (ドキュメンテーション)
- Deep Learning Toolbox (ドキュメンテーション)
- データサイエンス、ディープラーニング、機械学習の最新の機能とリソース (最近リリースされた製品の機能)