データサイエンス概論＆実践＆発展 申し込み受付
★「実践」については定員を超えましたので，受付無効です★
メールアドレスの間違いがよく見られます．ご記入いただいたメールアドレスに回答のコピーをお送りするようにしています．メールが届いていない場合は，メールアドレスが正しいかどうかもう一度確認してみてください．
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Email *
所属（学部，学府，専攻など） *
学年 *
氏名 *
学籍番号 *
研究テーマ名（わかる範囲でOK） *
本講義が「卒論・修論等で研究テーマが決まっている人」を基本的な対象と考えているので，この項目を設けています．でも，「まだ研究テーマは決まってないけど，きっといるから勉強したい！」と思っている人も歓迎ですので，その旨ご記入ください．
データ分析の内容を教えてください（わかる範囲でOK） *
「データを分析して，どんなことがしたいか，なぜデータを分析したいか」をご記入ください．（今後教えていく内容を決める際に参考にしたいので．） まだ具体的には決まってなければ，その旨ご記入ください．
本講義に参加する動機 *
なぜ本講義に参加したいと思っているのか，ご記入ください！ なお，参加希望者が多すぎた場合，この辺のパッションを参考にさせていただくかもしれません :-)
受講したい科目を全て選択してください（実践・発展については，人数過多の場合は抽選により決定します．ご了承ください）
★データサイエンス実践 I ~ IVについては、応募者多数のため締切りました。8月21日以降、以下の「実践」にチェック頂いても，受講対象になりません。★
 *
Required
データサイエンス概論 I & IIは現地・オンライン，どちらで参加？（予定でOKです．なお，実践は現地開催です） *
本講座受講により単位が必要ですか？（単位が必要な人は，Moodleでの出席証明を忘れずに） *
本講座のうち概論・実践をすべて受講した人については，希望により「受講証明」を発行できます．受講証明，欲しいですか？ *
指導教員の氏名・所属（「発展」受講者のみ）
受講許可確認のため連絡することがあります．申し込み時に指導教員の承諾が間に合わなかった場合はその旨下記に記入してください．なお，当講座は「卒論・修論等で研究テーマが決まっている人」が対象となります．
指導教員のメールアドレス（「発展」受講者のみ）
受講許可確認のため連絡をいたします．
以下の各キーワードをどの程度ご存知か教えてください． *
聞いたことがない
どこかで聞いたような気がするが詳しくは知らない
授業で習った記憶はある
原理や意味を理解している
実際に使ったことがある
ベクトル，内積
ベクトル空間，データ間の距離，類似度
回帰分析，（統計的）検定，クラスタリング，フーリエ変換
ニューラルネットワーク
利用したことのあるプログラミング言語を教えてください（「実践」受講者のみ）
回答例：「C, Python」，「Matlab」,「R」，「なし」
プログラミングのスキルを教えてください（「実践」受講者のみ）
本科目はプログラミング初心者に向けて講義を行います．この点ご留意ください．
Clear selection
持参するノートパソコンのOSを教えてください（「実践」受講者のみ）
質問事項などありましたら記入してください
A copy of your responses will be emailed to the address you provided.
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