シラバス詳細

シラバスカテゴリー
科目コード
学年
開講期間
開始時限
修了時限
大学
科目名
単位数
曜日
募集時期

データサイエンス概論

開設大学 豊橋創造大学
科目コード 213202
担当教員 早瀬 光浩(経営学部准教授)
学年配当 3年
単位数 2単位
曜日 火曜
開講期間 春学期
開講時間割1 2限 10:35 ~ 12:00
教室 豊橋創造大学キャンパス
履修条件 基礎的なPC操作に関しては修得していること
募集定員 20
募集時期 4月
開講期間 4/8~7/28
講義概要 サイエンスとは,ある分野を対象として科学的な方法により知識体型を築く活動のことをいう.このことからデータサイエンスとは,データを科学的に扱うことである.つまり,科学的な方法(データの収集,可視化,分析と解析,評価,考察)により,データを処理し,意思決定や行動に役立たせることである.
IT技術の進歩により,企業は多種多様なデータをリアルタイムで入手することが可能となった.ビジネスの分野(マーケティング,経営,広告など)においては,この膨大なデータからデータ分析・解析を行い,問題発見・解決手法の提案をする力が求められる.これからの社会では,データサイエンスは必須のスキルとなりつつある.

本講義では,データを分析・解析する手法・活用方法について説明を行う.また,演習を交え分析・解析力を鍛える.
本講義は座学のみではなく,PCを用いた演習も行う.

<統計学>
第01回 (講義・演習)データサイエンスとは,データの代表値と散布度
第02回 (講義・演習)データの種類・尺度とデータの可視化
第03回 (講義・演習)相関とは何か?分布とは何か?
第04回 (講義・演習)サンプルから母集団の平均を推定する - 点推定と区間推定
第05回 (講義・演習)統計的仮説検定の基礎 - 母集団の検定(z検定,t検定)
第06回 (講義・演習)2つのデータに違いがあるか - 差の検定
第07回 (講義・演習)データに違いがあるか - 独立性の検定
第08回 (講義・演習)さまざまなデータの違いの調べ方 - 分散分析や多重比較
<機械学習>
第09回 (講義・演習)機械学習の世界へ - 機械学習によるデータ分析の流れ
第10回 (講義・演習)教師あり学習 - 分類
第11回 (講義・演習)教師あり学習 - 回帰
第12回 (講義・演習)教師なし学習 - 次元削減
第13回 (講義・演習)教師なし学習 - クラスタリング
第14回 (講義・演習)実践的な前処理,予測性能評価
第15回 (講義・演習)広がる機械学習の世界

※ただし,受講学生の習熟度により計画を変更することもある
テキスト・参考文献 レジュメを配布する
※講義資料は,LMSを通じて配布する
※科目履修生は適宜個別に対応する
試験・評価方法 演習課題(20%,LMSで提出),定期試験(80%)の結果から,到達目標が達成できているか評価する。
別途必要な経費 特になし
その他特記事項 特になし
科目名(英語) Introduction to Detascience
使用言語 日本語

pagetop