各受講生が実証的課題を持参して、データ科学の代表的なプロセスであるPPDAC (Problem→Plan→Data→Analysis→Check)を教員の指導の下で進めていく実践的ゼミナール型クラスです。まず課題と課題の意義の説明、データ採取の方法と計画、適用予定の統計分析、結果の予想など課題解決のためのプロトコールを学び、その後複数回のプレゼンを通して実際のデータ科学を疑似体験します。
※全てのコースで履修が可能です。

データ科学の現場における様々な分野におけるデータサイエンティストの方々に、問題設定、データの収集、データのスクリーニング、モデルの適用、データ分析及び結果の検討というPPDACサイクルを提供してもらうことによって、データ科学の様々な現場を理解し、学生の研究環境との差異を自覚し、データ科学の重要性を把握することを目的とします。
※全てのコースで履修が可能です。

合宿形式で行う課題解決・演習型クラス（三泊四日）です。事前に用意された課題と分析データを、グループごとにPPDACを回しながらデータ科学的に解決します。また結果をプレゼンテーションして互いに批評し合います。受講生どうしで互いに知識やスキルを吸収して探索的な分析プロセスを身に付けること、また、データ科学の定石を学び新たな課題をデータ科学的に解決できるようになることが目標です
※全てのコースで履修が可能です。

一般企業においてデータ分析をビジネスに活用してきた15年間の経験をもとに、データ分析は意思決定にどう役立つのか、また、どのようにデータ分析を推進すれば意思決定に効果的に役立つのか、体系的にレクチャーします。加えて、実際の企業が直面する分析問題についてグループ演習を2つ用意しています。
※全てのコースで履修が可能です。