2023年度 | 基盤データサイエンス

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学士課程
大学院課程

2023年度　基盤データサイエンス Fundamentals of Data Science

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開講元: 情報理工学院

担当教員名: 宮﨑慧富井規雄金森敬文関嶋政和村田剛志新田克己小林隆夫三宅美博小野功

授業形態: 講義 (ライブ型)

メディア利用科目

曜日・時限(講義室): 木5-6

クラス: -

科目コード: XCO.T487

単位数: 1

開講年度: 2023年度

開講クォーター: 3Q

シラバス更新日: 2023年9月27日

講義資料更新日: -

使用言語: 英語

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シラバス

講義の概要とねらい

すべての分野において計算とデータの活用が欠かせない時代になってきている．本講義では，理工系の研究者・技術者として活躍していくために重要となる，大量のデータをコンピュータを利用して解析し，利用するための基礎的な方法を教授する．本講義のねらいは，データを処理し分析するために必要な，統計学的方法に関する基礎知識を身につけさせることである．

到達目標

統計学の基礎知識を用いてデータ分析を適切に行い，その意味を客観的に評価できるようになること

キーワード

分類，クラスタリング，次元圧縮，訓練誤差と汎化誤差，交差検証

学生が身につける力(ディグリー・ポリシー)

✔ 専門力

教養力

コミュニケーション力

展開力(探究力又は設定力)

✔ 展開力(実践力又は解決力)

授業の進め方

Zoomによる講義を行う．

授業計画・課題

	授業計画	課題
第1回	ガイダンス	授業計画の説明．使用する計算機環境，プログラミング言語（Python）について学ぶ．
第2回	データ分析の基礎	統計学，データサイエンスの基礎について学ぶ
第3回	分類とモデル評価	ラベルのついたデータから判別規則を抽出する手法について学ぶ．訓練誤差と汎化誤差の違い，モデル評価の方法について学ぶ．
第4回	クラスタリング	ラベルのないデータをいくつかのクラスに分ける方法について学ぶ
第5回	主成分分析	主成分分析とその背後にある数理について学ぶ
第6回	次元圧縮	正準相関分析，グラフ埋め込みなど多変量解析における次元圧縮の手法を学ぶ．
第7回	発展的トピック	アンサンブル学習の手法について学ぶ．

授業時間外学修（予習・復習等）

学修効果を上げるため，教科書や配布資料等の該当箇所を参照し，「毎授業」授業内容に関する予習と復習（課題含む）をそれぞれ概ね100分を目安に行うこと。

教科書

特になし．

参考書、講義資料等

T2SCHOLAにて電子的に配布する

成績評価の基準及び方法

授業内での小テスト／レポートにもとづいて評価する

履修の条件(知識・技能・履修済科目等)

線形代数学，微分積分学，数理統計学に関する基本的な知識を必要とする．
博士後期課程の方は、XCO.T677「基盤データサイエンス発展」を申告してください。基盤データサイエンスと基盤データサイエンス発展の両方を同時に申告することはできません。

国立大学法人東京工業大学