- 担当教員
- 梶川 裕矢
- 使用教室
- 火9-10(CIC812)
- 単位数
- 講義：2 演習：0 実験：0
- 講義コード
- 36060
- シラバス更新日
- 2015年6月8日
- 講義資料更新日
- 2015年6月8日
- アクセス指標
-
- 学期
- 前期
講義概要
ビッグデータがビジネスのキーワードとなる現代において、データ分析の方法論を学び、スキルを身につけることは、企業にとっても個人にとっても、差別化の要素となり得ます。本講座ではデータ分析の方法論を、具体例や実際の演習問題も合わせて学ぶことで、基礎知識が修得できる講座として実施致します。また、そのような分析を経営判断やビジネスに活用するための方法についても講義を提供します。
講義の目的
講義による構造分析、モデル化、検定や評価などの手法に関するリテラシーの習得。分析事例の学習。理論の習得。
演習・発表を通じた分析スキルの習得。
講義計画
第１回 ガイダンス：データサイエンス
第２回 テキスト分析
第３回 ネットワーク分析
第４回 学術俯瞰の方法論
第５回 演習(1) グループ発表
第６回 データ収集と統計分析
第７回 演習(2) 統計分析
第８回 機械学習
第９回 演習(3) 機械学習
第１０回 統計分析と機械学習のまとめ
第１１回 Webからのデータ抽出と解析
第１２回 意思決定と費用便益分析
第１３回 最適化とシミュレーション
第１４回 企業におけるデータ分析の実務
第１５回 総合討論：データ分析と技術経営
教科書・参考書等
特に指定しない。
関連科目・履修の条件等
特になし。
成績評価
出席、レポート/発表、講義での活動状況を総合評価。
