データ科学トレーニングキャンプⅡ
基本情報
| 担当教員 | 中尾 光之, 山田 和範, 中山 卓郎，李 銀星，サミー バラドラム Mitsuyuki Nakao, Kazunori Yamada, Takuro Nakayama，Yinxing Li, Samy Baladram |
|---|---|
| 教室 | 情報科学研究科 2階 中講義室 |
| 時間割 | 2学期集中 11/21, 28, 12/5, 12, 19, 1/9, 16, 23 16:20-19:30 |
| 講義開始日 | 11/21 |
授業科目の目的・概要及び達成目標等
チーム単位で実際のビッグデータのハンドリングが必要な疑似プロジェクトに取り組むことで，実際の大規模研究の進め方を学ぶ．チームでは主に実際の計算部分を担当し，計算技術の向上を目指す．本講義は基礎的なプログラミング技能を習得している方を対象とする．受講者はあらかじめトレーニングキャンプ I を受講することを推奨する．
By project-based learning on a team, students will learn how to handle and analyze big-data. This course is designed for students who have experience with computer programming. Attendees are recommended to take "Data Science Training Camp I" before the attendance to this course.
授業計画
チームに分かれ，各チームに所属する博士の学生の指示に従い，デジタル広告データに関する問題をデータ科学的な手法を用いて解く．
Solving the problem on their own and be a facilitator of your team. Telling a description of the problem to master course students, surveying the problem, designing a research scheme, providing directions and manage your team.Making programming code and analyzing data.
成績評価の方法及び基準
主に以下に示す基準により評価．
(1) 最終プレゼンテーションの質
(2) レポートとSlackにおけるコミットメント
(3) 提出コード
(4) 授業に対する態度とチームへの貢献
Based on the following criteria.
(1) Quality of the presentation
(2) Report and commitments on the Slack channel
(3) Submitted code
(4) Participation and contribution to the team
教科書・参考書
関連ウェブサイト
昨年度のウェブサイト．
http://gp-ds.tohoku.ac.jp/curriculum/class_list.html
Last year's website.
http://gp-ds.tohoku.ac.jp/curriculum/class_list_en.html
オフィスアワー（面談可能時間）
随時．事前にメールで連絡してください．
Any time. Make an appointment in advance via e-mail.
その他
全8回（11/21, 28, 12/5, 12, 19, 1/9, 16, 23），1回2コマで行なう．16:20-19:30．
ラップトップ持参のこと．所持していない場合は事前に連絡お願いいたします．
Totally 8 days. 2 classes / day. 16:20-19:30. (11/21, 28, 12/5, 12, 19, 1/9, 16, 23)
Please bring your laptop. If you do not have your own laptop, please tell us in advance.