NEWSお知らせ

2020/12/18

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データサイエンスと基礎生物学の接点：比較トランスクリプトームを例に

12月17日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の宮沢先生に発表いただきました。 遺伝子解析分野におけるデータサイエンス活用についてお聞きしました。DNAの配列や遺伝子性能のゲノム情報、それから派生するたんぱく質などの情報のデータ解析にデータサイエンスが活用されてきていることを知りました。解析の方法や問題点など実例を交えてご紹介いただきました。会場4名、オンライン8名にご参加いただきました。

2020/12/10

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生物の進化の道筋を調べるデータサイエンス

12月3日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の横山先生に発表していただきました。 生物の進化の道筋（系統関係）を調べる際に、どのような方法でデータサイエンスが使われるか、分子系統解析の方法と問題点について実例を交えながらご紹介いただきました。 会場7名、オンライン13名にご参加いただきました。

2020/11/20

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【お知らせ】データサイエンスCafé12月～生物とデータサイエンス～

12月のデータサイエンスカフェは、「生物とデータサイエンス」をテーマに理学部の先生2名に発表いただきます。 学生さんはもちろん、データサイエンスに興味をお持ちの社会人の方も是非お気軽にご参加ください。 場　　所：理学部2号館5階データサイエンス多目的ホール511 参　　加：無料（事前申込必要） 申込方法：申込フォームに必要事項を入力してお申込みください。後日、事務局より参加受付のメールをお送りしますので、今しばらくお待ちください。 お申込みフォームはこちら ※現在、感染症対策のため、事前の参加申込をお願いいたします。また、会場の参加人数は先着10名までとさせていただきます。 ZOOMを使用してオンライン同時開催いたしますので、オンラインから参加いただける方は、申込フォームの「オンライン参加希望」を選択してください。 ＜１回目＞ 日時：12月3日（木）17：30～（受付10分前） 講師：山形大学理学部　横山　潤 先生 演題：生物の進化の道筋を調べるデータサイエンス ------------------------------------------------ 生物の進化の道筋（系統関係）を明らかにするために、DNA情報を使うことが主流となっています。精度が高くなる一方で、大量の情報を扱うには問題点もあります。生物の系統関係を調べる方法と現状についてお話します。 ＜２回目＞ 日時：12月17日（木）17：30～（受付10分前） 講師：山形大学理学部　宮沢　豊 先生 演題：データサイエンスと基礎生物学の接点：比較トランスクリプトームを例に ------------------------------------------------ 遺伝子解析分野において、注目する現象のゲノムワイドでの解析が可能になりました。データサイエンスと協働することで、どのような情報を抽出したいのか、トランスクリプトーム解析の実例を挙げながら紹介します。 ※チラシのPDFはこちら

2020/11/20

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決定木分析とアンサンブル学習の紹介

11月16日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の荒井先生に発表していただきました。 前回に引き続きアンケートデータを題材に、教師あり学習の手法の1つ決定木分析の特徴の解説と、予測精度を上げるためのアルゴリズムの紹介がありました。 会場2名、オンライン13名にご参加いただきました。

2020/11/06

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教師なし学習によるアンケートデータ分析

11月5日（木）のデータサイエンスcaféは、理学部の荒井先生に発表をしていただきました。 アンケートデータを題材に、データの構造を把握するための探索的データ分析の手法として、クロス集計、対応分析、階層的クラスタリング、多次元尺度構成法および共起ネットワークによる可視化をご紹介いただきました。Rを使って、様々な角度からデータを読み取れることを勉強しました。 会場8名、オンライン19名にご参加いただきました。

2020/10/14

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【お知らせ】データサイエンスカフェ11月

11月のデータサイエンスカフェは、理学部の荒井先生にアンケートデータを題材に様々なデータ分析の手法を紹介いただきます。 学生さんはもちろん、データサイエンスに興味をお持ちの社会人の方も是非お気軽にご参加ください。 場　　所：理学部2号館5階データサイエンス多目的ホール511 参　　加：無料（事前申込必要） 申込方法：申込フォームに必要事項を入力してお申込みください。後日、事務局より参加受付のメールをお送りしますので、今しばらくお待ちください。 お申込みフォームはこちら ※現在、感染症対策のため、事前の参加申込をお願いいたします。また、会場の参加人数は先着10名までとさせていただきます。 ZOOMを使用してオンライン同時開催いたしますので、オンラインから参加いただける方は、申込フォームの「オンライン参加希望」を選択してください。 ＜１回目＞ 日時：11月5日（木）17：30～（受付10分前） 講師：山形大学理学部　荒井　隆 先生 演題：教師なし学習によるアンケートデータ分析 ------------------------------------------------ アンケートデータを題材に、データの構造を把握するための探索的データ分析の手法として、クロス集計、対応分析、階層的クラスタリング、多次元尺度構成法および共起ネットワークによる可視化を紹介します。 ＜２回目＞ 日時：11月19日（木）17：30～（受付10分前） 講師：山形大学理学部　荒井　隆 先生 演題：決定木分析とアンサンブル学習の紹介 ------------------------------------------------ 決定木は教師あり学習の手法の一つです。この手法の特徴を解説し、アンケートデータへ適用します。またモデルの予測精度向上のためのアルゴリズムとしてアンサンブル学習やブースティングを紹介します。 ※チラシのPDFはこちら

2020/04/30

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【お知らせ】データサイエンススタディセッション（DSSS）第3期の開催延期について

データサイエンススタディセッション（Data Science Study Session:DSSS）第３期について、新型コロナウィルスの感染防止対策の一環で、夏までの大学内での勉強会が困難となったため、夏以降に開催延期となりました。 今後の予定に関しては、決定次第ホームページにてお知らせします。

2020/04/15

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【お知らせ】データサイエンススタディセッション（DSSS）第3期の日程変更と募集期間延長について

2020年4月開始予定のデータサイエンススタディセッション（Data Science Study Session:DSSS）第３期について、 新型コロナウイルス感染拡大の影響により、日程を延期して開催いたします。 実施は今後の状況を注視しながら決定してまいります。また、Web会議などのオンラインで対応する場合もあります。 詳細はお申し込みいただいた方に直接メールでご案内をいたします。 日程の変更に伴い、参加者の募集期間を延長します。 この機会に企業連携やデータサイエンスに興味のある学生さんは是非お申し込みください。 本企画は、地域企業・自治体と連携した実学志向のデータサイエンス教育の一環として、社会人と学生が協働して行う勉強会です。 ビッグデータ・AI（人工知能）技術の発展により、大学・企業においてもデータ活用の知識や技能を要求される場面が多くなっています。 そこで、地元企業の社会人と連携して実学的なデータサイエンスを学びます。参加学生はチームになって企業が設定した課題を解決するために必要なデータ分析・解析の技能や手法を学習手順に沿って修得します。 ３回のステップ毎に学習したことを参加企業の社会人に向けて発表し、さらにディスカッションしながら課題解決に向けて学びを深めていきます。 第３期では、シヤチハタエンジニアリング株式会社にご協力いただきます。 ------------------------------- 学習テーマ：「データサイエンスで未来を予想しよう」 課題目標：文具利用者数の変遷予測レポート作成（年代・性別・地域別の人口変異予測を基に、今後の文具利用像を外部データなどとリンクさせて予測レポートを作成する） ------------------------------- 担当教授：脇克志先生（理学部） 勉強会では先生がサポートしますので、初めての方も安心して参加ください。 皆様のご参加をお待ちしております。 お申込みはこちらから ※新型コロナウィルスの影響で、全体の日程変更・延期や、Web会議での開催となる可能性があります。申込み頂いた方にはメールにて直接ご連絡します。

2020/03/30

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【お知らせ】データサイエンススタディセッション（DSSS）第3期の参加学生募集について

2020年4月開始予定のデータサイエンススタディセッション（Data Science Study Session:DSSS）第３期の参加学生を募集します。 本企画は、地域企業・自治体と連携した実学志向のデータサイエンス教育の一環として、社会人と学生が協働して行う勉強会です。 ビッグデータ・AI（人工知能）技術の発展により、大学・企業においてもデータ活用の知識や技能を要求される場面が多くなっています。 そこで、地元企業の社会人と連携して実学的なデータサイエンスを学びます。参加学生はチームになって企業が設定した課題を解決するために必要なデータ分析・解析の技能や手法を学習手順に沿って修得します。 ３回のステップ毎に学習したことを参加企業の社会人に向けて発表し、さらにディスカッションしながら課題解決に向けて学びを深めていきます。 第３期では、シヤチハタエンジニアリング株式会社にご協力いただきます。 ------------------------------- 学習テーマ：「データサイエンスで未来を予想しよう」 課題目標：文具利用者数の変遷予測レポート作成（年代・性別・地域別の人口変異予測を基に、今後の文具利用像を外部データなどとリンクさせて予測レポートを作成する） ------------------------------- 担当教授：脇克志先生（理学部） 勉強会では先生がサポートしますので、初めての方も安心して参加ください。 皆様のご参加をお待ちしております。 お申込みはこちらから ※新型コロナウィルスの影響で、全体の日程変更・延期や、Web会議での開催となる可能性があります。申込み頂いた方にはメールにて直接ご連絡します。

2020/02/27

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3月のデータサイエンスCaféについて【ご案内】

いつもお世話になっております。 山形大学データサイエンス教育研究推進センターです。 新型コロナウイルス拡大防止のための措置として、大学法人本部に設置された総合対策本部より各キャンパスで実施する行事、イベントの中止、延期の指示がありました。 本措置の適用期間は、総合対策本部から解除の指示があるまでの間となります。 これを受けて当センターでは、3月実施予定のデータサイエンスCaféの中止を決定いたしました。 なお、今後の開催予定につきましては、ホームページにてご案内いたします。 なにとぞご理解のほどよろしくお願い申し上げます。