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データサイエンスの基本的な概念（データ表現、ビックデータ等）を学び(DP1-3)、データサイエンスに必要な基礎的な技術と技能、地球科学への適用能力（データ再選す価値用事例）を身につける(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。具体的には、回帰分析、判別分析、主成分分析、クラスター分析等の機械学習の知識（基礎と展望）を身につけ、地球科学への応用方法を理解する(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。
本講義では、地域環境科学コースの学習・教育到達目標の（C-3）「地質情報処理」について修得することを目標とする。
知識・理解の観点 データサイエンスと機械学習の基本的な知識を身につけている(DP1-3)。
思考・判断の観点 機械学習の基礎的な方法を用いて分析し、得られた結果から思考・判断できる(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。
関心・意欲の観点 データサイエンスと機械学習の知識と技術を用いて、それぞれの専門分野で新たな価値を生み出すことに関心や意欲をもっている(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。
態度の観点 データサイエンスと機械学習の知識と技術を身につけようと、自ずから努力できる(DP1-3)。
技能・表現の観点 データサイエンスと機械学習に必要な基礎的な技能と技術を身につけている(DP2-2,DP2-3,DP2-6-C)。
その他の観点 講義の課題に積極的に取り組むことができる(DP1-3)。
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