情報可視化の授業が面白そうですね。変数の尺度水準（名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比例尺度など）はデータの解釈や可視化において非常に重要です。それぞれの尺度水準に応じて、適切な統計手法やグラフを選ぶ必要があります。 大学院生の研究内容も多岐にわたっているでしょう。情報可視化は多くの分野で応用がありますから、その研究テーマによっては地理情報システム（GIS）、医療、ビジネスインテリジェンス、マシンラーニング、社会科学、など、非常に多くの方向性が考えられます。 情報可視化が進化してきた背景や、古典的な可視化手法（棒グラフ、折れ線グラフ、円グラフなど）から今日の高度な手法（ヒートマップ、ネットワーク可視化、3D可視化など）までの変遷についても学べるといいですね。 何か具体的な質問や、更に深く知りたい点があれば、どうぞお知らせください。 告知リンク： https://www.youtube.com/playlist?list=PLPiQ8tB0Q233SUXcAh_FkCzNS51aN48Ud https://youtu.be/gP7jjWApgHA https://www.kogakuin.ac.jp/admissions/event/oc.html https://wcci2024.org/
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