Data Science LG: 学び合う統計とデータサイエンス

#4 データサイエンスに数学の知識必要?


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【今回の内容】

データサイエンスを学ぶ学生が直面する最初の壁の一つである「数学」に焦点を当て、特に微分積分学の学習について議論しました。理系・文系の「学生」それぞれが、どのような点で苦労し、どのような教材が役立ったか、具体的な事例を交えて共有しました。線形代数学についても触れつつ、次回以降、より深く掘り下げていく予定です。


【出演者】◯段 暁然 (Shozen Dan)X:⁠https://x.com/ShozenD⁠2022年に株式会社Nospareに参画EPSRC CDT in Statistics and Machine Learning at Imperial College London and the University of Oxford (博士課程)

◯酒井 彰 (Sho Sakai)X:https://x.com/simplesho_CLTHP:⁠https://shosakai.notion.site⁠Nospare Student Community 運営筑波大学大学院 修士課程

◯北野 優斗 (Yuto Kitano)X:⁠https://x.com/yukkun000⁠Nospare Student Community 運営大阪大学 学士課程


Nospare Student Community について⁠https://x.com/Nospare_Inc/status/1825835283809771619⁠Nospare Student Community 参加応募フォーム⁠https://t.co/nv3pZHXCiv

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