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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
- 宮下 修人
- 授業形態
- 講義 / 演習 (ハイフレックス型)
- メディア利用科目
- 曜日・時限(講義室)
- 土1-2(CIC)
- クラス
- -
- 科目コード
- TIM.A405
- 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3月20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
ビジネスにおけるデータの活用には大きな期待が集まっているが、適切な意思決定を行うにはデータ分析の方法論を正しく理解することが求められる。
本講義では、技術経営分野における定量分析、特に統計分析のための基本的な知識について学ぶ。
到達目標
本講義の目標は以下の2つである。
- データ分析の基礎を理解してビジネス課題の解決に活用できる。
- 基本的なデータ分析、特に統計分析を行うためのプログラミングができる。
キーワード
統計学、データサイエンス、定量分析、記述統計、仮説検定、回帰分析
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
基本的なデータ分析についての講義を行った後、プログラミング演習を実施する。
プログラミング演習ではPythonを使用してデータ分析の流れを概観し、ビジネス課題に応用するための能力を養う。
授業計画・課題
| 授業計画 | 課題 | |
|---|---|---|
| 第1回 | ガイダンス | ビジネスにおけるデータサイエンスや定量分析、特に統計分析の位置づけを理解する |
| 第2回 | 記述統計 | 基本的な要約統計量やデータの可視化に関する手法について理解する |
| 第3回 | プログラミング演習(1) | 演習を通じてPythonを使ったプログラミングのやり方や記述統計に関するプログラミングスキルを身に着ける |
| 第4回 | 仮説検定 | 仮説検定を行うための手順と適用するにあたっての注意点について理解する |
| 第5回 | プログラミング演習(2) | 演習を通じてデータの可視化や仮説検定に関するプログラミングスキルを身に着ける |
| 第6回 | 回帰分析 | どのような問題に対して回帰分析を実施するのかとその前提となる条件について理解する |
| 第7回 | プログラミング演習(3) | 演習を通じて回帰分析に関するプログラミングスキルを身に着ける |
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。
また、コードを実際に書いて覚えることがプログラミングの習熟に繋がることから、授業の演習以外でも各自で学習を行うことが望ましい。
教科書
指定しない。
参考書、講義資料等
講義資料を配布する。
また、以下に挙げたもの以外にも講義の中で参考書を紹介する。
- 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)
- 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)
- 阿部真人 『データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅』ソシム (2021)
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)
履修の条件を設けない。
