データサイエンス教育の課題点としては、ソフトウェアを活用した実習において統計・機械学習のライブラリを使う、もしくは、ネット上にあるコードのコピーアンドペーストをすることで機械学習の課題をこなす学生が多々見られます。分類や回帰の課題を深く洞察すること無しに学生が使ってしまうのです。その結果、よくある機械学習用のデータセットでは対応できるが、実社会のデータを使うと全く課題をこなせない方もよく見られます。
統計・機械学習の技術を身につける際に、データの可視化を更にうまく活用することで、統計・機械学習のイメージを養い、理解の促進をさせることができます。本Webセミナーでは、統計・機械学習の理解を促すための便利な機能をご紹介いたします。本セミナーが、データサイエンス教育にお役に立てば幸いです。
- 統計・データサイエンスのためのデータの可視化
- 統計・機械学習アルゴリズムの理解の促進する機能
- 利用できるデータセットの紹介など
プレゼンテーション30分と、ライブQ&A 15分で、約45分の内容を予定しております。
