Data and Information Visualization
字のごとく、Rのggplot2を使って、ひたすらグラフを書きまくるクラスの模様です。データの可視化は重要なテーマです。ただ、データの可視化ってかなり個人の嗜好が影響するので、どう教えるんだろうって気もしてします。ただ、先生はデータの可視化を研究している方なので、盗めるところは盗んでいきたいですね。
ただ、そもそも、これまでのビジネスの現場経験からすると、複雑なデータをどうやって折れ線と棒グラフに持ち込むかを考えるほうが重要だと個人的には思っています。
Multivariate Statistical Analysis
多変量解析の授業です。主成分分析、因子分析などなどやるようです。回帰分析、時系列分析から引き続き先生は同じで、数学をかっちりやりつつ、Rで動かすっていう感じになりそうです。
Distributed Computing
おまちかねのMapReduceです。先生は実際に働いている方なので、実務でどうやっているかを学べます。また、学生はAWSのクーポンを持っているので、AWS上でHadoopを動かします。が、AWSで遊んでいるとすぐクーポンがなくなってしまうので、好きな人は、自分のマシンにHadoop入れて遊んだりしています。
Practicum
引き続き、インターンですね!
上記の他に、Kaggleの生みの親でありデータサイエンティストのJeremy Howardのレクチャーがあります(来年はどうかわかりませんが・・・)。彼が実際にKaggleでどんなテクニックを使ってきたのかについて、説明してくれています。彼は本当にすごいです・・・。
とても楽しいモジュールになりそうです!
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