データサイエンススクール 34

データ科学は科学研究の基本の一つであり、本学における数多くの研究活動において活用されています。このデータサイエンススクールは「数理及びデータサイエンスに係る教育強化」拠点大学の活動として、多くの学生がデータ科学の最前線について知ることができ、さらにデータ科学の手法について、その利用法を体験しながら実践的に学ぶことができる機会を提供するように企画いたしました。

データ科学領域の最先端分野を基礎から学習･体験できるまたとない機会ですのでふるってご参加ください。

実施内容

Rを用いた生物統計学入門

概要:
統計解析ソフトRを用いてt検定，分散分析，線形モデルの基礎と応用について解説と演習をおこないます．生物データ，特に野外で得られるようなデータを例に，学んでいきます．Rをこれまでほとんど使ったことがない方，生物は好きでも統計解析を敬遠していた方の参加を想定しています．

日時: 2019年12月11日（水）10:30 – 17:30
会場: 会場: 京都大学 学術情報メディアセンター南館204号室
講師: 京都大学 情報学研究科 助教　西澤 秀明　
定員: 50名
備考: データ科学展望Ⅳ対象スクール
詳細はこちら(http://ds.k.kyoto-u.ac.jp/school/s34/)

優先対象
・京都大学の学生・研究者
・数理・データサイエンス教育強化拠点コンソーシアム及びデータ関連人材育成関西地区コンソーシアム参画の大学の学生・研究者
・「大学における数理・データサイエンス教育の全国展開」協力校のの学生・研究者
他大学の学生・研究者及び企業の方の参加も受け付けますが、参加可能人数に限りがあり、上記の対象者が優先されることがあります。
また、ライセンスやセキュリティ等の事情でお断りする可能性もございます。
本学関係者以外には身分証のご提示をお願いすることもございます。
ご了承ください。

本学関係者以外の方（メディアセンターのPCが使用できない方）は、自身のパソコンをご持参ください。（持参が難しい方は事前にご連絡ください。）
持参PCには事前に統計解析ソフトRをインストールしておいてください。（メディアセンターPCにはインストール済みです。）
本学関係者以外の方（KUINS-Airが使用できない方）はeduroamアカウントを取得した上でご参加ください。