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- > 数理情報分析基礎 I
- 開講元
- 技術経営専門職学位課程
- 担当教員名
- 笹原 和俊
- 授業形態
- 講義 / 演習
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 土1-2
- クラス
- -
- 科目コード
- TIM.A405
- 単位数
- 1
- 開講年度
- 2021年度
- 開講クォーター
- 1Q
- シラバス更新日
- 2021年3月19日
- 講義資料更新日
- -
- 使用言語
- 日本語
- アクセスランキング
-
media
講義の概要とねらい
本講義では、膨大かつ多様なデータをビジネスに活用するためのデータサイエンスを学び、データ分析の基礎力を修得する。特に技術経営への適用に念頭において、構造化データの性質や分析手法を講義し、プログラミング演習を通じてデータ分析の基礎的スキルを身につける。
到達目標
本講義の目標は以下の2つである。
- データ可視化、統計分析、機械学習の基礎の理解する
- 構造化データの分析をビジネス課題の理解や解決に活用できるようになる
キーワード
記述統計、仮説検定、データ可視化、回帰、分類、予測、クラスタリング、アソシエーション
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
この授業では、構造化データを対象として統計学や機械学習の基礎を講義し、プログラミング演習によって理解の定着とデータ分析の実践力を養う（PythonとRを使用する）。また、企業のデータサイエンティストをゲストに招き、最先端のデータ活用事例について講演いただき、議論を行う。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | データサイエンス入門 | ビジネスにおけるデータサイエンスの位置付け全体像を理解する |
| 第2回 | データ可視化と統計分析 | データを可視化し、統計的に処理するための理論と方法を理解する |
| 第3回 | プログラミング演習(1) | データ可視化と統計分析に関するプログラミングスキルを身につける |
| 第4回 | 教師あり学習 | 回帰、予測、分類などの代表的な教師あり学習手法を理解する |
| 第5回 | 教師なし学習 | クラスタリングやアソシエーションなどの代表的な教師なし学習方法を理解する |
| 第6回 | プログラミング演習(2) | 教師あり・教師なし学習に関するプログラミングスキルを身につける |
| 第7回 | ゲスト講師による講演 | 最先端のビジネスデータサイエンスの実践例を知る |
授業時間外学修（予習・復習等）
講義後に参考文献の該当箇所を読んで復習することを推奨する
教科書
スライドを配布する
参考書、講義資料等
- 東京大学教養学部統計学教室（編）『統計学入門』東京大学出版会 (1991)
- 鳥海不二夫（編）『計算社会科学入門』丸善出版 (2021)
- フォスター・プロヴォスト, トム・フォーセット『戦略的データサイエンス入門：ビジネスに活かすコンセプトとテクニック』オライリージャパン (2014)
成績評価の基準及び方法
授業貢献度20%、演習40%、課題レポート40%
関連する科目
- TIM.B412 ： R&D戦略 I
- TIM.B413 ： R&D戦略 II
- TIM.A414 ： 社会科学のモデル・実験入門
- TIM.B535 ： デジタルマーケティング
- TIM.A406 ： 数理情報分析基礎 II
履修の条件(知識・技能・履修済科目等)
なし
