data analysis and model classification

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こちらの講義では主に生物学的研究から得られるデータをどのように処理していくかについて勉強しています。

生物の研究において綺麗な結果が出ることはあまりなく、様々なノイズが観察されます。

このようなノイズを考慮に入れつつも、最も効果的で正確なデータ分類を行うのか、そしてその正確性をどのように評価するのかについて勉強していきます。

全ての研究に応用できる知識ですし、コンピュータを使った計算訓練も豊富にあります。

データ解析をできるようになるためには必須の講義です。

1. 担当先生

Chavarriaga Lozano Ricardo

2. 授業時間

月曜日:8:15~10:00, 17:15~19:00

3. 成績評価

Written test 66%
Exercises 33% (first project 60%, second project 40%)

4. 授業評価

4.1 難易度

☆☆☆☆★ 4

4.2 課題の多さ

☆☆☆☆☆ 5

4.3 テスト難易度

☆★★★★ 1

4.4 単位所得しやすさ

☆☆☆★★ 4

4.5 オススメ度

☆☆☆☆★ 4

5. 最後に

こちらの授業は課題が非常に多いです。

毎週、数時間かけてプログラミングを組み、その結果を提出しなくてはいけないため非常に大変です。

しかしその一方で試行錯誤している中でデータ解析の知識が非常に身につくので、オススメの授業の一つです。

またテストや概念についてはそれほど難しくないので、課題さえしっかりとこなすことができれば問題なく単位を取ることができます。

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