★ Cambridge Data Science 入門オンラインコース
★ Cambridge Data Science 基礎オンラインコース
★ Cambridge Data Science 本科オンラインコース
🔵 Michaelmas Term 開講コース（10月開始）お申込受付を〆切りました。有難うございました！
🔵 Lent Term 開講コース（1月開始）申込受付中！
🔵 Easter Term 開講コース（4月開始）申込受付中！
🔵 Summer Term 開講コース（7月開始）申込受付中！
🔴 WEB 申込：https://icc-edu.com/entryform2/form.php コース名は「ケンブリッジデータサイエンスオンラインコース」と記入してください。
🔴 コースコード：日程 ↓下記をクリックしてください。
http://internationalcommunicationscouncil.com/online202407.pdf
◆ 本コースは、オックスフォード大学/ケンブリッジ大学の学位取得者であるチューターによる１対１、１対２、１対３の同時双方向型オンラインコースです。
◆ データを活用するために必要なツールの学習、スキルの習得に努めます。
★ Cambridge Data Science 入門オンラインコース（5時間）
★ Cambridge Data Science 基礎オンラインコース（10時間）
★ Cambridge Data Science 本科オンラインコース（15時間）
● Michaelmas Term 開講コース（10月開始）申込受付中！
● Lent Term 開講コース（1月開始）申込受付中！
● Easter Term 開講コース（4月開始）申込受付中！
● Summer Term 開講コース（7月開始）申込受付中！
🔴 WEB 申込：https://icc-edu.com/entryform2/form.php コース名は「ケンブリッジデータサイエンスオンラインコース」と記入してください。
◆ 本コースは、オックスフォード大学/ケンブリッジ大学の学位取得者であるチューターによる１対１の同時双方向型オンラインコースです。
◆ データを活用するために必要なツールの学習、スキルの習得に努めます。
在アメリカ合衆国日本国大使館企画部に勤務
オックスフォード大学専任講師
ケンブリッジ大学専任講師
ロンドン大学 SOAS 専任講師
ブリティッシュ・コロンビア大学専任講師
ICC インターナショナル・コミュニケーションズ・カウンシル プログラムディレクター
※ ICCインターナショナル・コミュニケーションズ・カウンシルは留学促進キャンペーン「トビタテ︕留学JAPAN」の趣旨に賛同しています。
ケンブリッジ データサイエンス オンラインコース
★１対１,１対２,１対３
★ 同時双方向型
★ Decision-Making Using Data
★ 申込受付中！WEB 申込：https://icc-edu.com/entryform2/form.php
コース名は「ケンブリッジデータサイエンスオンラインコース」と記入してください。
★ コースコード：日程 ↓下記をクリックしてください。
http://internationalcommunicationscouncil.com/online202407.pdf
申込受付中！
WEB 申込：https://icc-edu.com/entryform2/form.php コース名は「ケンブリッジデータサイエンスオンラインコース」と記入してください。
Decision-Making Using Data
近年、社会や産業の活力を左右する要因の一つとして、データサイエンスや人工知能（AI）への理解や知識が「読み・書き・そろばん」的な素養として重視されるようになってきました。将来社会で活躍するためには、英語に加えてデータサイエンスの理解や知識を身につけておくことが重要になってきています。
データを用いて新たな科学的および社会に有益な知見を引き出し、データにもとづいて合理的な判断を行い、的確な意思決定を導き、情報科学、統計学などを横断的に取り扱い、分野の専門知識、プログラミングのスキル、数学および統計の知識、データ分析など複数分野を組み合わせて、データから意味のある、有意義な本質を見抜くために必要な方法論について学ぶことはグローバルリーダーとなる資質の一つです。
政府がまとめた「AI戦略」では、すべての大学・高専生が初級レベルのデータサイエンスやAIを習得し、専門分野で応用できる力を身につけるという目標を掲げています。「情報I」は、データサイエンス・AIの基礎となる理数素養や知識を身につける役割を担います。
データサイエンスは、プログラミングや統計、数学などの知識や技能を用いながら有意義なデータを引き出すことを目指す研究分野で、実践的な学びを経験します。
データサイエンスとは、Big data and Big issues, Data mining, Crypto currencies, Data visualization, GDPR, Digital Encryption, Artificial Intelligence 等を活用し、データを用いて新たな科学および社会に有益な知見を引き出そうとするアプローチ、データにもとづいて合理的な判断を行い、的確な意思決定を導く手法を意味します。
世の中にあふれる膨大なデータの解析や分析を通して、社会や企業の課題を見出したり、解決方法を提案したり、情報通信や製造業、マスコミなど幅広い業種で活躍する「データサイエンティスト」の育成を目指します。
Rabbit-duck illusion の画像について、ウサギか、アヒルか、データを使って証明してみましょう！
データサイエンスからデータエンジニアリングへと学習を進めます。
In this 10 week course, students would learn about commonly used practices by data science professionals. Below is an outline of what students could expect to cover during each week. As this is a highly condensed course, students may also be asked to do extra reading outside of their tutorial sessions in order to practise what they have learnt, and to gain a firm understanding of key concepts.
ケンブリッジ データサイエンス入門オンラインコース（5時間）
What the typical workflow of a data scientist is, the software and technologies used, including common approaches to business problems.
What machine learning is and an intuitive understanding of what “a model” represents. This will follow with examples of supervised and unsupervised learning, and understanding the differences and use cases for regression and classification models.
What variables are; the difference between independent and dependent variables; continuous, categorical and ordinal variables.
An intuitive understanding of common statistics, such as mean, median, mode (and when to use which), variance, standard deviation, covariance and correlation.
An introduction to the common tech stack used by data scientists, including an introduction to the command line interface, Github version control, and Jupyter notebooks.
An introduction to Python, including the datatypes available (eg int, float, dict, list, str, Booleans, tuples and sets), use of conditional statements (if, elif, else) and iterating using loops (for, while, and list comprehensions).
ケンブリッジ データサイエンス基礎オンラインコース（10時間）
Common data wrangling practices using the Pandas library (reading in data sets, EDA techniques, and data cleaning).
Common data visualization libraries such as Matplotlib and Seaborn.
Introduction to the personal project (this is a machine learning project to be completed by the individual and to be presented during their session in week 10 for feedback from the tutor).
Introduction to scikit-learn and some of the regression models available.
Fitting of regression models and interpretation of their coefficient results.
Common data pre-processing techniques such as standardisation and why this is important.
Evaluation metrics of regression models.
The concept of generalization, including an understanding of what overfitting is, and the Bias-Variance tradeoff. Regularization techniques in order to address overfitting, and evaluation metrics such as cross validation.
Fitting of common models for classification problems, including their evaluation metrics, use of Grid Search to computationally iterate on “best” parameters. Use of performance metrics such as the confusion matrix.
Exploring the meaning of constituent parts of the confusion matrix (true positives, true negatives, false positives, false negatives) and how to calculate accuracy, precision and recall.
Considerations that need to be made when handling highly imbalanced datasets.
ケンブリッジ データサイエンス本科オンラインコース（15時間）
An intuitive understanding of what Ensemble models are and why performance is often improved; this includes decision trees, bootstrap aggregating, random forest and boosting models.
Introduction into unsupervised learning such as clustering techniques.
Time series analysis, such as ARIMA models.
Presentation of personal project, including feedback and further discussion with the tutor.
Tech Requirements:
Other topics:
Probability distributions
Central limit theorem
申込受付中！
申込方法：https://icc-edu.com/entryform2/form.php
コースコード：日程 ↓下記をクリックしてください。 http://internationalcommunicationscouncil.com/online202407.pdf
申込受付中！
申込方法：https://icc-edu.com/entryform2/form.php
コース名は、「ケンブリッジデータサイエンスオンラインコース」と記入してください。
Cambridge Data Science 入門オンラインコース（5 時間）
Cambridge Data Science 基礎オンラインコース（10 時間）
Cambridge Data Science 本科オンラインコース（15 時間）
１対１、１対２，１対３ レッスン（同時双方向型）
申込方法：https://icc-edu.com/entryform2/form.php コース名は「ケンブリッジデータサイエンスオンラインコース」と記入してください。
コースコード：日程 ↓下記をクリックしてください。
http://internationalcommunicationscouncil.com/online202407.pdf
コース費用（各コース申込登録費500英ポンド/１名を含む）：
◆ Cambridge Data Science 入門オンラインコース（5 時間）
１対１レッスン（同時双方向型）の場合：1,200 英ポンド/1名
１対２レッスン（同時双方向型）の場合：1,000 英ポンド/1名 ※２名様でお申込みください。
１対３レッスン（同時双方向型）の場合：800 英ポンド/1名 ※３名様でお申込みください。
◆ Cambridge Data Science 基礎オンラインコース（10 時間）
１対１レッスン（同時双方向型）の場合：1,800 英ポンド
１対２レッスン（同時双方向型）の場合：1,600 英ポンド/1名 ※２名様でお申込みください。
１対３レッスン（同時双方向型）の場合：1,400 英ポンド/1名 ※３名様でお申込みください。
◆ Cambridge Data Science 本科オンラインコース（15 時間）
１対１レッスン（同時双方向型）の場合：2,200 英ポンド
１対２レッスン（同時双方向型）の場合：2,000 英ポンド/1名 ※２名様でお申込みください。
１対３レッスン（同時双方向型）の場合：1,800 英ポンド/1名 ※３名様でお申込みください。
コース費用に含まれるもの：Oxbridge チューターによる同時双方向型オンラインレッスン
∗ 受講生の英語要件推奨値：CEFR B2+ TOEFL iBT 69 – 99+、 TOEFL CBT 192 – 247+、 TOEIC 600 – 870 +（下記の英語検定スコア表を参考にしてください。）（英語要件証明書の提出は不要。）
∗ English Proficiency Conversion（マウスをあてて、クリックしてください。）
★ 使い慣れたタブレット端末、またはノートパソコンおよびヘッドホン・イヤホンをご準備ください。
★ Wi-Fi のある環境のもとで、Webinar が出来ることを確認してください。
１対１の同時双方向型 個別オンラインレッスン PBL（Project-based learning）チュートリアル教育
１対１の個別レッスンのコースのテューターは、それぞれG5 Universities （オックスフォード大学、ケンブリッジ大学、ロンドン大学（London School of Economics、Imperial College London、King’s College Londonなど）の大学学位取得者で教授法の豊かな経験をもっています。主にオックスフォード大学とケンブリッジ大学の PBL（Project-based learning）テュートリアル教育、課題に立脚しながら学修を進める方法、課題に基づく学修アプローチを実践します。
プレゼンテーション
コース参加
※ ICCインターナショナル・コミュニケーションズ・カウンシルは留学促進キャンペーン「トビタテ︕留学JAPAN」の趣旨に賛同しています。
https://www.jv-campus.org/find-your-study/study-abroad-from-japan/
japanoffice@internationalcommunicationscouncil.com
ICCアジア支部
〒651-1231 兵庫県神戸市北区青葉台16-1
