専門科目から12単位以上履修すること。理論、データサイエンスの理論を学ぶ。表示可能なデータがありません。ビッグデータを用いたデータ駆動推論による新たなサイエンスの創造についての考え方,方法論の基礎について理解する.また、統計的検定の考え方と方法について理解する。統計学における2つの枠組みである、標本理論(頻度論的確率)とベイズ推測(主観確率)について学習する。データマイニングを紹介する;多変量データをネットワーク化方法を紹介する;ネットワークに基づいたクラスタリングを含めむネットワーク分析技術を紹介する。講義資料持ち込み可能。問題は、講義1回目、3回目、5および6回目の内容から出題します。